已解决。RuntimeError: CUDA out of memory.显存不够时使用预训练模型训练的方法。_训练ai遇到cuda内存不足

近期使用预训练的Resnext101_32x32训练自己的数据集。众所周知，因为resnext离谱的权重参数，模型本身相对大，并且本身我处理的数据类间差距就比较小，所以输入图像的大小不能缩放太小，不然会严重影响精度。

各模型权重文件大小对比。

然后就出现了以下情况：

我本身的GPU是3070，CPU是11代的i7。但是还是出现是显存不足。

我输入图像的大小设置的是400x400，batch_size是16，理论上虽然模型权重大，但是应该还是够用啊！然后在网上找解决方法，绝大部分都是让缩小batch_size或者减小输入图像的大小，虽然确实可以解决一部分的问题，但是在我的这个数据集上，resnet101采用224输入和400输入的准确率top1相差4%左右，top5差了6%。resnext因为显存不足报错了。

但是显然如果能保持400x400的输入，resnext的最终结果显然会更好。那到底要如何解决呢？

尝试了多种方法，最后发现，我的训练代码中选择了对全部的权重参数进行训练。然而实际情况中，预训练模型一些颜色，形状等特征识别的层早已经训练好了，完全可以将这一部分层冻结。

ct = 0
for param in model.parameters():
    ct += 1
    param.requires_grad = False
    if ct >= 50:
    #冻结前50层不训练
        continue
# 前面的backbone保持不变

随后运行！！！

终于开始训练了。

希望能对大家有所帮助，求点赞！！！