yolov5 CUDA out of memory

训练笔记

训练时有时会可视化：

生成anchors：

yolov5 CUDA out of memory

yolov5训练，是1060 batch_size为8

换一台电脑，batch_size为2时，竟然报错：

yolov5 CUDA out of memory

torch版本1.8，后来发现原因是：

workers大于1了，可能开了多进程的缘故。

    parser.add_argument('--workers', type=int, default=1, help='maximum number of dataloader workers')

解决方法：把parser中的workers改为1就可以了。

网友的方法，设置subdivisions，我用的yolov5-v5版本，没有这个参数，故没有测试：

解决办法：

1.CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertio `0' failed.

需要修改所使用的模型cfg文件中的subdivision的参数。

由subdivisions=8改成subdivisions=64。

原文链接：https://blog.csdn.net/pts_mjt/article/details/84557681

训练笔记

训练时有时会可视化：

代码：

def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=3):

生成anchors：


if not opt.noautoanchor:check_anchors(dataset, model=model, thr=hyp['anchor_t'], imgsz=imgsz)
model.half().float()  # pre-reduce anchor precision

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