Traceback (most recent call last): File "Z:\yolo\yolo\yolov5-7.0\train.py", line 636, in <module> main(opt) File "Z:\yolo\yolo\yolov5-7.0\train.py", line 529, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "Z:\yolo\yolo\yolov5-7.0\train.py", line 284, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "Z:\python\Lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1181, in __iter__ for obj in iterable: File "Z:\yolo\yolo\yolov5-7.0\utils\dataloaders.py", line 171, in __iter__ yield next(self.iterator) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 631, in __next__ data = self._next_data() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1346, in _next_data return self._process_data(data) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1372, in _process_data data.reraise() File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\_utils.py", line 721, in reraise raise RuntimeError(msg) from None RuntimeError: Caught MemoryError in DataLoader worker process 2. Original Traceback (most recent call last): File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 308, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "Z:\python\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ~~~~~~~~~~~~^^^^^ File "Z:\yolo\yolo\yolov5-7.0\utils\dataloaders.py", line 659, in __getitem__ img, labels = self.load_mosaic(index) ^^^^^

### YOLOv5 训练时出现 MemoryError 的解决方案 在使用 YOLOv5 进行训练时，如果遇到 `MemoryError` 或与 `DataLoader worker process` 相关的错误，这通常与系统资源（如内存或 GPU 显存）不足、多线程配置不当或数据加载过程中的问题有关。以下是可能的解决方法和分析： #### 1. 减少 `num_workers` 当设置较高的 `num_workers` 值时，可能会导致多进程之间的内存竞争或超出系统可用内存。可以通过减少 `num_workers` 的值来缓解这一问题。例如，将 `num_workers=4` 修改为 `num_workers=1` 或 `num_workers=0`（表示不使用多线程）[^2]。 ```python train_loader = DataLoader( train_data, batch_size=trainargs.batch_size, shuffle=True, num_workers=0 # 单线程模式 ) ``` #### 2. 调整批量大小 (`batch_size`) 较大的 `batch_size` 会导致显存占用过高，从而引发 `MemoryError`。可以尝试减小 `batch_size` 的值，以降低对显存的需求。例如，将 `batch_size` 从 32 减小到 16 或更小的值[^1]。 ```python train_loader = DataLoader( train_data, batch_size=16, # 减小批量大小 shuffle=True, num_workers=4 ) ``` #### 3. 检查数据预处理逻辑 如果自定义了数据加载器或预处理函数（如 `collate_fn`），可能存在返回 `None` 或其他无效数据的情况，这会导致 `TypeError` 或类似的错误。需要确保所有数据样本都正确加载并返回有效的张量。 ```python def collate_fn(batch): # 确保每个样本都是有效的 batch = [sample for sample in batch if sample is not None] return default_collate(batch) ``` #### 4. 启用 `pin_memory` 对于 GPU 训练，启用 `pin_memory=True` 可以加速从 CPU 到 GPU 的数据传输。然而，如果系统内存不足，可能会导致额外的内存压力。可以在内存充足的情况下启用此选项。 ```python train_loader = DataLoader( train_data, batch_size=trainargs.batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True # 加速数据传输 ) ``` #### 5. 使用梯度累积 当显存不足以支持较大的 `batch_size` 时，可以采用梯度累积技术。通过多次前向传播和反向传播计算梯度，并在一定次数后更新模型参数。这种方式可以模拟较大的批量效果[^1]。 ```python accumulation_steps = 4 # 梯度累积步数 optimizer.zero_grad() for i, (images, targets) in enumerate(train_loader): outputs = model(images) loss = compute_loss(outputs, targets) loss.backward() if (i + 1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` #### 6. 检查硬件资源分配 在多用户共享 GPU 的情况下，其他用户的任务可能会占用大量显存，导致你的任务无法正常运行。可以通过以下命令检查 GPU 使用情况，并选择空闲的 GPU 进行训练。 ```bash nvidia-smi ``` 如果显存不足，可以尝试释放不必要的变量或模型权重，或者使用混合精度训练（`amp`）来减少显存占用。 ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() for images, targets in train_loader: with autocast(): outputs = model(images) loss = compute_loss(outputs, targets) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` ---