pytorch的torch.load加载大量数据时为什么会和yolo的模型加载产生冲突到报错？

[whucherry]

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Question

真的很不解，是这两个本来就无法兼容吗？
终于发现issue的用法了，感情是我以前用的github都是量比较小的，所以才没有活人

Additional

No response

[UltralyticsAssistant]

👋 Hello @whucherry，感谢你对 YOLOv5 的关注与支持 🚀！这是一个自动回复，Ultralytics 工程师会尽快跟进协助你。你也可以先参考我们的 ⭐️ 教程合集，从自定义数据训练到超参数进化等高级主题都已覆盖，或许能帮助你更快定位问题思路。

如果这是一个 🐛 Bug Report，请提供一个最小可复现示例（Minimum Reproducible Example，MRE）以便我们进一步排查。
如果这是一个自定义训练相关的 ❓ Question，请尽可能提供详细信息，包括数据集样例、训练日志，并确认你遵循了我们的最佳训练实践建议。

Requirements

Python>=3.8.0 并安装好所有 requirements.txt 依赖，包括 PyTorch>=1.8。快速开始：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

Environments

YOLOv5 可在以下任一已更新并预装依赖（包含 CUDA/CUDNN、Python 和 PyTorch）的环境中运行：

• Notebooks 免费GPU环境:
• Google Cloud Deep Learning VM。参见 GCP 快速上手指南
• Amazon Deep Learning AMI。参见 AWS 快速上手指南
• Docker 镜像。参见 Docker 快速上手指南

Status

如果此徽章是绿色，则表示所有 YOLOv5 GitHub Actions 持续集成（CI）测试当前均通过。CI 会在 macOS、Windows 和 Ubuntu 上，每24小时及每次提交时验证 YOLOv5 的训练、验证、推理、导出 和 基准测试是否正常运行。

为便于我们尽快协助，请在后续回复中补充：

• 你的操作系统、Python/PyTorch/CUDA 版本和设备信息（CPU/GPU 型号）
• 复现步骤或最小代码片段（尤其是 torch.load(...) 与 YOLOv5 模型加载的调用顺序）
• 完整报错堆栈与日志，以及相关配置文件或权重文件来源

感谢你的耐心，我们会尽快跟进处理 🙏✨

[pderrenger]

不是不兼容；这类报错多由内存/显存被大体量 torch.load 占用后，模型初始化或权重加载再申请资源时触发冲突造成。请贴出完整报错堆栈、最小可复现脚本，以及版本信息（YOLOv5 版本/commit、PyTorch/CUDA/Python、OS、GPU）以便定位；同时先确认在最新版 YOLOv5 与 PyTorch 下是否仍复现。可先尝试：把大对象先加载到 CPU、清理缓存后再加载模型，或调换加载顺序；仅需权重时在 PyTorch≥2.0 使用 weights_only=True；必要时将大对象放到独立进程加载。例如:
import gc, torch
data = torch.load('big.pt', map_location='cpu')
gc.collect(); torch.cuda.empty_cache()
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True).to('cuda')
更多参考见模型加载与内存管理章节，详见 Ultralytics Docs。 See the Ultralytics Docs for details.