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前言：
错误的认知：
真正的原因：
解决问题的办法
办法1：关闭IE浏览器等其他应用程序（部分解决，不确定性）
办法2：重启机器（部分解决，不确定性）
办法3：降低训练时的batchsize的大小（部分解决，不确定性）
办法4：降低dataloader的线程数
办法5：增加Windows系统的物理内存（根本解决，高成本）
办法6：为所有硬盘启动（根本解决，低成本）
前言：目前在训练模型时，经常出现如下的情况：“OSError:[WinError1455]页面文件太小，无法完成操作问题的解决办法”。这导致导致训练无法进行。
错误的认知：误以为是显卡内存不足造成的，而更好显卡需要一笔大的费用，因此一直都没有用心解决此问题。经过多次出错，发现是乎不是GPU内存的问题，而是Windows内存的问题。
真正的原因：OSError:[WinError1455错误显示，这是Windows的虚拟内存不够。
虚拟内存不够的根本原因，是物理内存空间不够，Windows在解决物理内存空间不够大时，采用了通过硬盘空间来扩展物理内存不够的问题。然后，这种方法，默认只针对C盘下的应用程序，不针对D:盘或其他盘的应用程序，而我个人的pytorch程序并运行C盘。
解决问题的办法办法1：关闭IE浏览器等其他应用程序（部分解决，不确定性）办法2：重启机器（部分解决，不确定性）本质上与关闭IE等其他应用程序是一样的。
办法3：降低训练时的batchsize的大小（部分解决，不确定性）pythontrain.py--img640--batch1--epochs5--datasteelcycle.yaml--weightsyolov5s.pt
办法4：降低dataloader的线程数pythontrain.py--img640--batch1--epochs5--datasteelcycle.yaml--weightsyolov5s.pt --num_works1
办法5：增加Windows系统的物理内存（根本解决，高成本）升级物理内存：16G->32G,彻底解决此问题。
办法6：为所有硬盘启动（根本解决，低成本）
所有驱动器使用16M虚拟内存，而不仅仅系统盘。
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