yolo训练过程中显示cuda out of memory

如果在YOLO训练过程中出现“CUDA out of memory”错误，可能是由于以下原因：

1. 显存不足。如果显存不足，可以尝试减小batch size或图像尺寸来降低显存使用量。

2. 模型复杂度太高。如果模型过于复杂，则需要更多的显存来训练。可以尝试使用较小的模型或使用更高端的显卡。

3. 内存泄漏。有时，训练过程中可能会出现内存泄漏，导致显存使用量不断增加。可以尝试更新CUDA和cuDNN版本或升级PyTorch版本来解决这个问题。

4. 其他程序占用显存。在训练期间，其他程序可能会占用显存，导致显存不足。可以尝试关闭其他程序或重新启动计算机。

解决方法：

1. 减小batch size或图像尺寸。

2. 降低模型复杂度。

3. 更新CUDA和cuDNN版本或升级PyTorch版本。

4. 关闭其他程序或重新启动计算机。