论坛下载了Yolo的改进模型，运行代码开始报错：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.49 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.50 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
 

网上有以下解决方案：

方法1： 修改batchsize

        改小batchsize数值，一般情况下设置为8，运行没有问题的话可以适当增加，一般为2的整数倍。

方法2：推理阶段/验证阶段加上with torch.no_grad()：

        添加消除梯度代码，减少运算内存

方法3：代码清理内存

import torch,gc
del variables
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

        报错代码上方添加以上内容，手动清理内存

方法4：检查是否使用GPU训练

其它方法：

        如果以上方法都未能解决这个问题，可以尝试使用较小的网络模型，例如原本使用yolov5l的模型可以适当减小，使用yolov5m或者s的模型，这样可以极大的减小运算量。改进模型中，有些不是特别必要的层级运算可以减少，释放内存。