检查YOLOv5代码和配置: 确保YOLOv5的配置文件(如yolov5s.yaml、yolov5m.yaml等)中的设置适合你的硬件环境。 如果可能,尝试简化YOLOv5的模型结构,以减少内存占用。请注意,虚拟内存是系统自动管理的,而且’页面文件太小,无法完成操作’这个错误也可能是由于其他原因造成的,如硬件故障、系统文件损坏等。如果上述方法都...
OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading "C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" 1. 对策: 把磁盘的虚拟内存调大; “电脑”属性—>“高级系统设置”按钮—>“高级”选项卡—>“性能相关”按钮—>“高级”选项卡—>更改—>取消选择'自动'—...
第二种方法:更改batch size大小 这种方法是通过降低batch size大小,这种效果我使用时候往往效果很好通常设置1或者2可以很好解决,但是这样一来显存占用就小了训练相对慢 第三种方法:更改num_workers为0或者1 这种方法参考博客:OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作_每个脚印都值得被记录 这种方法有时候...
本视频主要针对在训练yellow v5数据集时遇到的页面太小或内存超出异常的问题,提供了两种解决方案。首先,通过修改Python文件夹中的特定参数值,可以解决部分问题。如果问题依旧,可以进一步调整电脑的虚拟内存设置,包括取消勾选默认设置并自定义初始大小和最大值。此外,还介绍了如何查询Python环境所在位置,以便确定需要调整的...
简介:已解决使用yolov5-7.0版本进行实例分割训练时报错OSError: [WinError 1455] 页面太小,无法完成操作。 问题 使用yolov5-7.0版本进行实例分割训练时报错页面太小,导致程序杀死强行结束。 解决方法 找到train.py文件里parse_opt函数,找到函数里面的workers参数,将以下图片中箭头所指的地方改为0即可解决。
3.yolov5-OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading "C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"2021-09-074.YoloV5_RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.15 GiB already allo...