【问题描述】

在Yolov8训练时，训练中正常，但每轮训练中做验证时报错Cuda out of memory：

【解决方案】

往下翻有具体的报错信息：

可知是显存爆了。在没有条件更换训练显卡的情况下，笔者尝试增加with torch.no_grad()，阻止模型验证时，仍计算梯度，导致模型显存溢出。但是这样仍无法解决，甚至验证无法进行【可能这里笔者加的地方有问题，如果有大神希望指导一下！】

因此，本着解决不了问题就解决提出问题的人的原则，直接在训练中关闭验证，等训练结束之后再单独验证。

在原来的训练指令中加上val=FALSE，原来的训练指令默认val=TRUE：

yolo train data=data.yaml model=/data/ctc/yolov8/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8x-obb-DWR.yaml epochs=50 imgsz=640 batch=16 workers=8 device='0,1,2,3'

更改后如下：

yolo train data=data.yaml model=/data/ctc/yolov8/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8x-obb-DWR.yaml epochs=50 imgsz=640 batch=16 workers=8 device='0,1,2,3' val=FALSE

于是训练过程得以正常进行，但是不在每轮训练中进行验证：