运行时错误：CUDA 内存不足。使用 Yolact 训练时

【问题标题】：RuntimeError: CUDA out of memory. When training with Yolact运行时错误：CUDA 内存不足。使用 Yolact 训练时
【发布时间】：2021-08-08 09:17:08
【问题描述】：

我一直在尝试按照指南使用 PyTorch 为 Yolact 进行训练：https://github.com/dbolya/yolact

当前GPU为RTX2070，使用11.1.1的cudatoolkit。

当我运行以下命令时：

python train.py --config=yolact_base_config --batch_size=8

我一直遇到这个错误

RuntimeError: CUDA 内存不足。尝试分配 50.00 MiB (GPU 0; 7.79 GiB 总容量；已分配 5.98 GiB； 22.88 MiB 免费； PyTorch 总共保留了 6.40 GiB）

我已尝试减小 config.py 下 max_size 中图片的最大尺寸，但 CUDA 错误仍然存在。我也减少了批量大小，但似乎没有改善。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这个错误有几个原因，其中一些是

您可以尝试的可能是其他一些原因，如果您使用 8，请查看您的配置并缩小批量大小，然后尝试将其减少到 4 或 3 或其他什么，看看您的训练从哪里开始

或

如果图像...或者我可以尝试两者，您可以尝试减小输入大小

【讨论】：

谢谢。有没有办法大规模调整基于 coco 数据集格式的自定义数据集？我应该在标记之前调整图片大小还是先标记然后调整大小？
所以当你将数据加载到 Numpy 数组中时，你必须调整图像的大小。加载数据的函数能够调整图像大小....我对 Pytorch 了解不多，因为我主要使用 Tensorflow，但您可以查看该函数的文档。