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YOLO V4太容易OOM报错，有解决办法么，多GPU完全没法加速了

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YOLO V3 keras版本 解冻前3层配置 batchsize 128乘8 解冻后 252层 32乘8，8代表GPU nums 均可以顺利训练 YOLO V3 keras版本 解冻前3层 只能配置 16乘8 解冻后 只能1乘8 ，否则就会报错，这个有办法解决么。如果batchsize不能配置较大的话，训练一个模型50万张图片，需要好几个月，这完全没法忍受啊。 具体报错：（tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,256,52,52] and type float...