RuntimeError: DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 1105920 bytes.

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问题

RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\CPUAllocator.cpp:76] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 1105920 bytes.

RuntimeError: DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 1105920 bytes.

今天在使用自己电脑跑YOLOV7的时候，因为自己没有GPU所以使用CPU来跑测试模型，使用CPU来进行一张独立的图像进行预测，跑一张图像完全没有问题，非常的nice！！！但是，但是我接下来进行一段视频（多张图像）的预测，他给我说内存分配不足，

DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 1105920 bytes.,

而且它这个不是在跑第二张图像的是后出现的，是在计算第17张图像时出现，后面多次内存释放都不行~~~~~~~~

分析

在pytorch中，tensor有一个requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点（叶子变量：自己创建的tensor）requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True（即使其他相依赖的tensor的requires_grad = False）

`注`：

requires_grad是Pytorch中通用数据结构Tensor的一个属性，用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息，以线性回归为例，容易知道权重w和偏差b为需要训练的对象，为了得到最合适的参数值，我们需要设置一个相关的损失函数，根据梯度回传的思路进行训练。

当requires_grad设置为False时,反向传播时就不会自动求导了，因此大大节约了显存或者说内存。

那么本问题的解决方法也就随之而来, 在测试的时候让模型不要记录梯度就好, 因为其实也用不到。

解决方法

使用 with torch.no_grad()，在测试的时候让模型不要保存梯度：

with torch.no_grad():
    output, _ = model(image) # 在图像计算前加入

RuntimeError: DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 1105920 bytes.

这样在模型对每张图像进行计算的时候，不会再去求导，梯度不会保存！

完美解决！

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