mmdetection

Question

mmdetection运行mask rcnn，训练模型时运行train.py出现RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.77 GiB（网上的教程都是在测试时出现这个问题，我为什么训练就出现了）

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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您想要解决的问题

您遇到的问题是在运行mmdetection框架下的Mask R-CNN模型训练时，出现了CUDA内存不足的错误。具体来说，系统尝试分配1.77 GiB的GPU内存，但已经超出了GPU的总容量或可用内存。

图片内容

您上传的图片包含了mmdetection框架中fcn_mask_head.py文件的代码片段，特别是与_do_paste_mask函数相关的部分。这个函数在执行时尝试创建一个网格，但因为内存不足导致运行时错误。

问题出现原因

1. 内存需求过大：您的模型或数据可能需要的内存超过了GPU的可用容量。
2. 内存泄漏：代码中可能存在内存泄漏，导致内存没有被正确释放。
3. 批量大小设置不当：如果批量大小（batch size）设置得过大，可能会导致超出内存限制。
4. 数据预处理：数据预处理阶段可能产生了过大的中间数据结构。

问题解决方案

1. 减小批量大小：尝试减少训练时的批量大小，以减少每次迭代所需的内存。
2. 优化数据加载：确保数据加载和预处理不会占用过多内存。
3. 使用更小的模型：如果可能，尝试使用一个更小的模型架构。
4. 内存管理：根据错误提示，可以尝试设置max_split_size_mb来避免内存碎片。
5. 使用多个GPU：如果您有多个GPU，可以尝试使用数据并行来分散内存需求。

提供代码

由于您的问题涉及到内存管理，而不是特定代码段的问题，因此没有特定的代码修改建议。但是，您可以尝试以下代码片段来动态调整批量大小：

# 假设您的原始批量大小为batch_size
batch_size = 32  # 举例
while True:
    try:
        # 运行您的训练代码
        train_model(batch_size)
        break
    except RuntimeError as e:
        if 'CUDA out of memory' in str(e):
            batch_size = max(1, batch_size // 2)  # 减半批量大小
            print(f"Reducing batch size to {batch_size}")
        else:
            raise

代码运行方式

• 确保您的环境中安装了mmdetection、PyTorch以及所有必要的依赖。
• 调整上述代码中的batch_size，然后运行您的训练脚本。

代码预期运行结果

如果代码能够成功运行，您应该能够看到训练过程开始，并且不会因为内存不足而中断。

推荐相关链接

• mmdetection官方文档
• PyTorch CUDA内存管理
• 如何优化深度学习模型的内存使用
• 解决CUDA内存不足的错误