笔记本3060显卡使用yolo-v4训练报错显存不足处理

环境记录：

神船Z8笔记本（3060 Laptop显卡，6G显存）、win10、vs2019、opencv3.4.14、cuda11.2、cudnn11.2、驱动461.40。

训练数据集：

TT100K

训练重要参数：

batch=64
subdivisions=64

width=608
height=608

训练命令：

darknet.exe detector train data\tt100k.data cfg\yolov4-tt100k.cfg yolov4.conv.137 -map

报错信息：

Try to set subdivisions=64 in your cfg-file.
CUDA status Error: file: D:\work-ai\darknet\src\dark_cuda.c : cuda_make_array() : line: 492 : build time: Feb 23 2022 - 12:15:10

CUDA Error: out of memory
Darknet error location: D:\work-ai\darknet\src\dark_cuda.c, check_error, line #69
CUDA Error: out of memory: No error

诊断信息：

  使用nvidia-smi检查GPU显存使用情况，发现程序报错未退出时显存已被使用5.39G

诊断结论：

  GPU显存不足。

处理方法：

   经过向“谢谢大家我爱小谢”请教，将width和height调整为512后，训练不再报错，此时GPU显存使用值为4.5G左右波动。