CUDA out of memory

当你在使用CUDA进行计算时，有时会遇到"CUDA out of memory"的报错。这个错误提示表示你的GPU内存已经用完了。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开控制台：按住键盘上的Windows小旗子键，同时按下R键，在弹出的框里输入cmd，然后按下回车，进入控制台。

2. 输入命令nvidia-smi，这个命令可以查看GPU的使用情况。你可以查看输出结果的第二列（Memory_Usage），来查看各个GPU的使用情况。

3. 找到剩余内存较大的GPU，记录下它的索引。

4. 在你的代码中添加以下代码，来指定使用剩余内存较大的GPU：

   import os
   import torch

   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,6'  # 代表可以使用第二个和第六个GPU，根据你的情况进行修改
   device = torch.device("cuda:0")  # cuda:0代表使用的是第二个GPU，cuda:1代表使用的是第六个GPU

请根据实际情况修改上述代码中的GPU索引。

通过以上操作，你就可以解决"CUDA out of memory"的问题，使程序能够顺利运行。<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.(已解决）](https://blog.csdn.net/weixin_43398590/article/details/105383173)[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* [RuntimeError: CUDA out of memory解决方法](https://blog.csdn.net/cute_boy_/article/details/121663919)[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%"]
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