如果显存容量足够还是报错呢？

如果您的显存容量足够，但仍然遇到此错误，可能是由于 TensorRT 在使用虚拟内存时遇到了问题。您可以尝试在运行 TensorRT 前设置以下环境变量，以增加虚拟内存的大小：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_enable_xla_devices
export TENSORRT_MAX_WORKSPACE_SIZE=2GB
export TENSORRT_DESERIALIZATION_CACHE_SIZE=2GB

这将设置 TensorRT 的最大工作空间大小和反序列化缓存大小为 2GB，以及启用 Tensorflow XLA 设备。您可以根据您的特定需求调整这些值。

如果这仍然无法解决问题，请尝试更新您的 CUDA 和 TensorRT 版本，并确保它们与您的硬件和操作系统兼容。

相关问题

为什么训练时显卡内存足够，而测试时，显卡内存不够了呢？

可能有几个原因导致在训练时显卡内存足够，但在测试时显卡内存不够。首先，训练和测试过程中所需的内存可能不同。训练模型通常需要更多的内存，因为它需要存储大量的参数和计算中间结果。而在测试阶段，只需要加载已经训练好的模型，并进行前向推理，所需的内存较少。

其次，可能是因为在测试时使用了更大的输入数据。在训练时，可以分批次地处理大量训练数据，每个批次只加载一部分数据到显存中进行计算。但在测试时，可能需要一次性加载整个测试数据集，如果数据集较大，可能会超出显卡的内存限制。

最后，显卡内存可能被其他应用程序或进程占用，导致剩余内存不足以支持测试操作。在训练时，可能会关闭其他不必要的应用程序，以释放更多的显存给训练过程使用。但在测试时，可能会有其他应用程序在后台运行，占用了部分显存资源。

要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：减小模型大小、减小输入数据的大小、优化代码以减少内存使用、释放其他不必要的应用程序占用的显存。此外，还可以考虑升级显卡或增加显存容量来满足更大规模的模型和数据的需求。

stable diffusion 显存报错

显存报错可能是由于使用了半精度（fp16）的模型，而您的GPU RAM不足以支持该模型的计算和存储要求。在使用stable-diffusion-webui时，可以尝试以下方法来减少显存使用量：
1. 使用参数--n_iter 1，一次只生成一张图片，以减少显存使用量。
2. 减小生成图片的尺寸，例如将图片尺寸调整为更小的512*512。
3. 在运行代码之前，请确保您的GPU具有足够的RAM来存储生成图片所需的数据。
如果您仍然遇到显存报错问题，您可以考虑升级您的GPU或使用较小的模型来减少显存需求。