CUDA out of memory. Tried to allocate 166.00 MiB
时间: 2023-11-05 12:40:25 浏览: 29
这个错误通常表示你的 GPU 内存不足以处理你尝试运行的模型或任务。你需要尝试一些方法来减小模型的内存占用,或者使用更高内存的 GPU。
以下是一些可能有用的方法:
1. 减少 batch size。较小的 batch size 可以减少模型的内存占用。你可以尝试减小 batch size,直到模型可以在你的 GPU 上运行为止。
2. 减少模型的层数或宽度。较小的模型通常需要较少的内存。
3. 使用更高内存的 GPU。如果你的 GPU 内存不足够,你可以考虑使用更高内存的 GPU。
4. 使用分布式训练。分布式训练可以在多个 GPU 上并行运行,从而减少单个 GPU 上的内存占用。
5. 释放不必要的变量。你可以在训练过程中释放不必要的变量,以减少内存占用。
6. 使用 PyTorch 内置的自动混合精度(Automatic Mixed Precision,AMP)功能。AMP 可以在保持模型精度的情况下减少内存占用。
希望这些方法能帮助你解决问题!
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CUDA out of memory. Tried to allocate 798.00 MiB
引用内存不足RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total cap..._cuda out of memory. tried to allocate 4.88 gib (gp_周小董的博客-CSDN博客 。 引用和引用中,都有类似的错误信息,显示了程序尝试分配的内存大小和GPU的总内存容量。根据这些信息,可以得出结论是分配的内存超过了GPU的容量,导致内存溢出。
为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法:
1. 减少模型的参数数量或减少输入数据的尺寸,以降低内存需求。
2. 增加GPU的内存容量,可以考虑使用更高容量的GPU或者在多个GPU上进行计算。
3. 使用PyTorch的内存优化技术,例如使用torch.no_grad()来减少内存占用或使用torch.cuda.empty_cache()来释放缓存的内存。
总结来说,当出现CUDA out of memory错误时,需要注意内存的使用情况,适当调整模型和数据的大小,或者通过升级硬件来增加内存容量,以解决内存溢出的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity;总结(1)](https://blog.csdn.net/qq_38148600/article/details/120060303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [解决:RuntimeError: CUDA out of ... Tried to allocate 160.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity..](https://blog.csdn.net/zcyzcyjava/article/details/127509058)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
CUDA out of memory. Tried to allocate 102.00 MiB
当你在使用PyTorch运行模型时出现"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 102.00 MiB"的错误时,这表示你的GPU显存不足以分配所需的内存。
解决这个问题的方法有几种:
1. 将batch_size减小。减小每个batch的大小可以减少内存消耗。你可以尝试减小batch_size来看看是否能够解决问题。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。在取torch变量的标量值时,使用item()属性可以释放占用的内存。
3. 在测试阶段添加pin_memory=True选项。pin_memory是锁页内存,通过设置pin_memory=True可以加快将内存中的Tensor数据转移到GPU显存的速度。
你可以尝试以上方法来解决该错误。如果问题依然存在,可能需要考虑更换具有更大显存的GPU。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决方法:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB](https://blog.csdn.net/qq_44504069/article/details/130615637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]