CUDA out of memory. Tried to allocate 25.90 GiB

这个错误表示你的CUDA内存不足，你试图分配25.90GB的内存，但无法完成。这可能是由于你的显卡内存不足或者分配了太多的内存导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的大小：尝试使用更小的模型或者降低模型参数的数量。
2. 减少批量大小：降低每个批次的样本数量。
3. 使用更大的显存：如果可能的话，考虑升级到具有更大显存的显卡。
4. 分布式训练：如果有多个显卡可用，可以使用分布式训练来减少每个显卡上的内存需求。
5. 梯度累积：可以将梯度计算和模型更新拆分为多个小批次，然后将它们累积起来进行一次模型更新，从而减少每次更新时的内存需求。

希望这些方法能够帮助你解决CUDA内存不足的问题！

相关问题

CUDA out of memory. Tried to allocate 4.83 GiB

当出现"CUDA out of memory. Tried to allocate 4.83 GiB"的错误时，这意味着在尝试分配4.83 GiB的显存时遇到了不足的问题。这种错误通常发生在使用GPU进行深度学习训练时。

解决这个问题的方法有几种。首先，你可以尝试减小batch_size来降低显存的使用量。通过减少每次迭代的样本数，可以减少显存的需求。另外，你可以尝试使用更小的模型或减少模型的复杂性，以减少内存的占用。

此外，还可以通过将一些中间结果从GPU内存中移动到主机内存（CPU）来释放显存。使用PyTorch的to()方法将张量转移到CPU上可以实现这一点。

另一个可能的解决方法是升级你的GPU显存，以便能够容纳更大的模型和批处理大小。

最后，如果你的torch版本与预训练模型的版本不匹配，也可能会导致此错误。请确保torch版本与模型版本兼容。

综上所述，要解决"CUDA out of memory"的错误，可以尝试以下方法：
1. 减小batch_size。
2. 缩小模型或减少模型复杂性。
3. 将一些中间结果从GPU内存中移动到CPU内存。
4. 升级GPU显存。
5. 确保torch版本与预训练模型版本兼容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [复现monodepth2过程中碰到的错误3：RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/weixin_51092297/article/details/123181936)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [记录CUDA error: out of memory的成功解决](https://blog.csdn.net/weixin_54800645/article/details/131055375)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

CUDA out of memory. Tried to allocate 2.52 GiB

当你在使用CUDA进行计算时，如果你的显存不足以分配所需的内存，就会出现CUDA out of memory错误。这通常发生在你尝试分配大量内存时，但显卡的显存不足以满足需求。

这个问题可能有以下几个原因：
1. 数据量过大：你可能在处理大规模数据集或者使用大型模型时遇到了内存不足的问题。
2. 内存泄漏：你的代码中可能存在内存泄漏，导致内存无法被正确释放，从而导致显存不足。
3. 显存碎片化：显存碎片化是指显存中存在大量不连续的小块空闲内存，无法满足大块内存的分配请求。

解决这个问题的方法有以下几种：
1. 减少数据量：如果可能的话，可以尝试减少数据集的大小或者使用更小的模型。
2. 优化代码：检查代码中是否存在内存泄漏，并确保正确释放不再使用的内存。
3. 使用更大的显卡：如果你的显卡不够强大，可以考虑升级到具有更大显存容量的显卡。
4. 使用分布式计算：如果你的任务可以并行处理，可以考虑使用多个显卡进行计算，以减少每个显卡的负载。