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YOLO5训练OpenCV内存溢出解决方案

时间:2025-03-15 20:40:42 337浏览 收藏

YOLO5训练过程中遭遇OpenCV内存溢出?这通常是因为使用了32位OpenCV且数据集过大导致的。本文将详细指导您如何解决此问题:通过卸载32位OpenCV,并安装64位版本(例如opencv-python==4.5.5.64)来有效提升内存处理能力,最终避免YOLO5训练中断。 我们将提供详细的步骤,确保您顺利完成OpenCV的升级和验证,从而解决YOLO5训练中的内存溢出难题。

yolo5 模型训练时出现 opencv 内存溢出问题

pytorch dataloader 中出现的 opencv 内存溢出错误通常是因为使用了 32 位版本的 opencv,而训练数据集很大。要解决此问题,请将 opencv 升级到 64 位版本。

在 yolo5 中升级 opencv

若要将 yolo5 中使用的 opencv 升级到 64 位,请执行以下步骤:

  1. 卸载当前的 opencv 版本:

    pip uninstall opencv-python
  2. 安装 64 位的 opencv:
    请确保在你的命令提示符中使用正确的 python 环境。

    pip install opencv-python==4.5.5.64
  3. 验证安装:

    python -c 'import cv2; print(cv2.__version__)'

升级后,opencv 将使用 64 位版本,从而解决内存溢出问题。

好了,本文到此结束,带大家了解了《YOLO5训练OpenCV内存溢出解决方案》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!

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