yolox训练时出现错误错误提示： 解决办法：原训练代码：python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 16 --fp16 -o -c weights/yolox_s.pth修正：python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py
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2021-08-10 11:52:00
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CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing ...
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2021-09-14 21:24:00
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【代码】UserWarning: Plan failed with an OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 64.51 GiB.
主机中的内存，有两种存在方式，一是锁页，二是不锁页，锁页内存存放的内容在任
原创
2024-04-16 13:51:13
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错误表示 GPU 内存不足，无法为当前操作分配所需的内存。这通常是因为在加载模型或处理数据时，所需的 GPU 内存超过了可用的内存。
1、完整报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4
原创
2022-12-07 11:44:42
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使用更低精度的数据类型：将模型参数和激活值从32位浮点数（float32）转换为16位浮点数（float16），可以减少显存的使用。你的
原创
2024-09-09 16:23:00
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这可以帮助你更好地理解内存使用模式，并确定最佳的优化策略。3. **使用更多的GPU**：如果你的机器有多个GPU，尝试
原创
2024-09-10 10:53:47
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在训练深度学习模型时，我遇到了这个bugCUDA out of memory这个bug意思就是
原创
2022-08-23 15:04:55
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第一种情况如果这个报错后面跟了想要占用多少显存但是不够这样的字眼，如下： 解决办法就很简单了：改小batchsize，batchsize砍半可以差不多省掉一半的显存推理阶段加上with torch.no_grad()，这个可以将修饰的代码段不要梯度，可以省掉很多显存改小input的shape，例如(224,224)->(112,112)这样可以省掉一半的显存换小的网络结构用多卡训练，torc
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2024-05-22 17:12:09
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情况1model.forward()过程中，中间变量过多，导致GPU使用量增大，如下所示： def forward(
原创
2022-06-27 15:57:28
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继爱奇艺迷雾剧场推出《隐秘的角落》之后，9月中旬迷雾剧场又推出一部观众期待已久的悬疑剧《沉默的真相》，它同样改编自紫金陈小说，来自于社会派“推理三部曲”的最后一部《长夜难明》。这部悬疑剧，是让我如此安静地流下眼泪的一部作品，上次看悬疑剧留下眼泪还是在看东野圭吾的《白夜行》。作为一位资深的悬疑剧粉，让我们从豆瓣的几千多条评论分析下《沉默的真相》到底为什么这么火？我们爬取了截止到10月15号，豆瓣网对
## 解决 PyTorch CUDA Out of Memory 的流程
为了解决 PyTorch CUDA Out of Memory 的问题，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[检查显存使用情况] --> B[减少批量大小]
B --> C[使用更小的模型]
C --> D[降低图像分辨率]
D --> E[释
原创
2023-09-29 18:48:07
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一些可以尝试的解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”的方案。在这些选项中，如果你使用的是预训练模型，则最容易和
原创
2024-08-07 16:06:46
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我們知道在存取磁碟前，必須先將該磁碟「掛入」(mount) 一個目錄中，而掛入檔案系統的指令為 mount。它的用法如下： # mount device mount-point
例如，我們要將 ad0s1e 掛入 /home2 中：
# mount /dev/ad0s1e /home2
在執行 mount
如果執行 mount
# mount
如果您要卸載一個檔案系統，可以使用
目录前言准备工作构造 InferenceSession 对象 & 初始化让模型 Run总结准备工作OrtHandlerBase 是用来操控 ONNXRuntime 的基类，各种网络模型都可以通过继承该类进而拥有 ONNXRuntime 的使用权限，比如 NanoDet；同时，NanoDet还可以扩展独属于自己的方法和成员变量，以方便推理前后的预处理和后处理工作。构造NanoDet对象时，会
In case it's still relevant for someone, I encountered this issue when trying to run Keras/Tensorflow for the second time, after a first run was abort
原创
2021-07-09 16:05:23
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Memorykernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。比如之前博文涉及到的，将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低，这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释。根本原因是获取global memory的方式很差劲。众所周知，memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位。low-latency（低延迟）和high-bandwidt
