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 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 ]