YOLOv13模型应用过程中的报错处理及疑问解答，涉及环境搭建、模型训练、模块改进、论文写作

前言

本文记录了YOLOv13模型的环境搭建、模型训练、模块改进、论文写作这一系列过程中可能发生的问题，以及大家非常关心的论文创新性问题，这里统一做了一个记录和解答。

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专栏目录：YOLOv13改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv13改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

一、报错处理

1. RuntimeError: CUDA out of memory.

报错提示：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 58.00 MiB (GPU 0; 31.74 GiB total capacity; 30.02 GiB already allocated; 42.88 MiB free; 30.24 GiB reserved in total by PyTorch)

解决方案：

超出内存。这是由于batch_size设置的过大，超出CUDA处理能力范围。需调小。
当然，调小后，速度就会变慢，这也就是为什么大家都用性能好的卡了。

2. OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作

报错提示：

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作

解决方案：
在参数配置中，w