为什么我增加了训练数据集数量后，无法训练？

[wangwangteam]

我自己的数据集中，训练集1807张，测试集1800张,放在了sence01目录下。当我使用默认的训练参数训练时，能够正常训练。 当我在同级目录下增加了sence02，训练集1201张，测试集334张，依然采用默认的训练参数训练时，就报错了。报错信息如下： 训练命令如下：

服务器环境： torch-gpu: 2.0.1 gpu: 3090

还有一个问题，当我把batch size 从8修改为256、128、64、32、16等任意一个batch size， 都不能正常训练，具体表现为当bs为256、128、64、32时，直接不能训练，当bs为16时，训练2轮后，就报上图中的错误。 请大佬帮忙答疑解惑，万分感谢！！

[wangwangteam]

sence01和sence02一块训练时，报错如下：

[mpmmpmmmp]

你框出来的就是报错原因

[wangwangteam]

你框出来的就是报错原因

24G的3090， bs=16，爆显存是正常的吗？

那我用bs=8, 训练集3808张图， 报这个错是什么情况呢？

[mpmmpmmmp]

似乎没截全，不清楚

[wangwangteam]

这个是用了3808张训练集 训练时的报错

[mpmmpmmmp]

这个是用了3808张训练集 训练时的报错

应该是数据加载的问题

[hosegragon]

显存不够，我也是一样的问题

[lp-094]

请问这个问题解决了吗？我设置batch_size=1时也会报同样的memory out错误，这儿会不会存在内存泄漏

[nice98k]

请问这个问题解决了吗？我设置batch_size=1时也会报同样的memory out错误，这儿会不会存在内存泄漏

对于这个问题，我遇到过，可以尝试用多卡训练，单张3090不行，qnrf和nwpu这两个数据集很大

[nice98k]

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