**设备：**RTX 3050TI笔记本GPU，i7 12代CPU，16 GB RAM
使用它来运行代码yolo task=detect mode=train epochs=10 data=data_custom.yaml model=yolov8l.pt device=0
每次都得到同样的错误
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 3.80 GiB total capacity; 2.44 GiB already allocated; 23.38 MiB free; 2.47 GiB reserved in total by PyTorch)
If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF来摆脱这个错误并在gpu本身上运行代码
1条答案
按热度按时间vql8enpb1#
您正在使用大型预训练模型，这需要大GPU和大量RAM。您可以尝试以下几点：
1.尝试减小批处理大小。默认值为16，请尝试8或更小。
1.尝试较小的型号，如中型（m），小型（s）或纳米（n）型号，因为RTX 3050Ti是一个低端到中端的GPU。
1.尝试增加分页大小，因为您有16GB的RAM，当将数据集加载到内存时可能不够。
1.在更强大的系统上训练模型，例如Google Colab。
1.在CPU上训练模型。