网络上常用的三种方法
方法一：
仅需减小batchsize
改文件的配置cfg的batchsize=1，一般在cfg文件下的查找batch或batchsize，将batchsize调小后，再次运行，类似于改下面
方法二 ：
上述方法还没解决，不改batchsize，可以考虑下面的方法的链接
不计算梯度：
ps: 在报错的哪一行代码的上面，加上下面一行代码，不计算梯度
with torch.no_grad()
不计算梯度的方法
方法三：
释放内存：链接如下
释放内存
if hasattr(torch.cuda, ’empty_cache’):
torch.cuda.empty_cache()
ps: 在报错的那一行代码的上面，加上下面两行代码，释放无关的内存
if hasattr(torch.cuda, ’empty_cache’):
torch.cuda.empty_cache()
方法四: 我的解决方案
我没用上面的方法，最主要是我是新手不知道在哪改，所以在看了好多网上的解决方案后，试了一下这种方法，可以训练了，成功解决GPU内存不足的问题
解决方法:将img-size调小
我把原本的[640，640]改为上图所示，成功解决问题
Original: https://blog.csdn.net/javahaoge/article/details/122890247
Author: 编程newbird
Title: 解决问题:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB
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