RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.16 GiB (GPU 0; 3.81 GiB total capacity; 1.06 GiB already allocated; 1.17 GiB free; 1.10 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
时间: 2023-11-17 13:41:43 浏览: 34
这是一个CUDA内存不足的错误。它表示在尝试分配1.16 GiB的内存时,GPU已经使用了1.06 GiB的内存,剩余1.17 GiB的空闲内存不足以满足要求。同时,还有1.10 GiB的内存被PyTorch保留。
如果保留的内存远大于已分配的内存,可以尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。有关更多信息,请参阅PyTorch的内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档。
相关问题
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated
这个错误信息表示在训练模型时,尝试分配96.00 MiB的内存,但GPU显存容量为2.00 GiB,已经分配了1.65 GiB,只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段,可以添加代码来释放不需要的变量和缓存,以释放显存。
请注意,这只是一些常见的解决方法,具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.76 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 20.30 GiB already allocated; 0 bytes free; 20.30 GiB reserved in total by PyTorch)
这个错误提示说明在尝试分配显存时,CUDA(用于GPU计算的软件平台)已经没有足够的内存可用。
具体而言,错误信息显示尝试分配3.76 GiB的内存,但GPU的总容量为24.00 GiB,已经分配了20.30 GiB,没有剩余内存可用,总共保留了20.30 GiB的内存供PyTorch使用。
这种情况下,有几个可能的解决方案:
1. 减少显存需求:优化模型、减少批量大小或图像尺寸等,以减少对显存的需求。
2. 使用更大的GPU:如果有其他GPU可用,尝试切换到容量更大的GPU。
3. 释放已分配显存:使用`torch.cuda.empty_cache()`释放已分配的显存,然后重新运行代码。
4. 重新启动计算机:在某些情况下,重新启动计算机可以释放被占用的显存。
根据具体情况采取适当的解决方案,以确保能够成功分配足够的显存。