感谢博主的分享：计算模型以及中间变量的显存占用大小前言OUT OF MEMORY，显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量，然后程序奔溃了。怎么办，其实办法有很多，及时清空中间变量，优化代码，减少batch，等等等等，都能够减少显存溢出的风险。但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们

感谢博主的分享：计算模型以及中间变量的显存占用大小前言OUT OF MEMORY，显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量，然后程序奔溃了。怎么办，其实办法有很多，及时清空中间变量，优化代码，减少batch，等等等等，都能够减少显存溢出的风险。但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们

感谢分享https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-memory-usage-track如何计算模型以及中间变量的显存占用大小前言前面我们已经介绍过如何计算模型以及数据等如何计算其占用的显存大小。亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/cond

ref:Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/398546919背景而且目标的像素比例比较小，使网络训练较为困难。相 对于常规尺寸的目标，小目标通常缺乏充足的外观信息，因此难以将它们与背景或相似的目标区分开 来。在深度学习的驱动下，尽管目标检测算法已取得了重大突破，但是对于小目标的检测仍然是不尽 人意的。在目标检测公共数据集 MS COCO［1］上，小目标和大目标在检