CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB

CUDA out of memory错误是在使用CUDA加速的过程中遇到的一种常见错误。它表示在尝试分配内存时，GPU的显存不足。

有几种可能的解决方法可以尝试来解决这个问题：

1. 减小batch size：中提到，通过减小批处理大小可以减少内存的使用。这是因为较小的批处理大小需要较少的内存来存储梯度和中间计算结果。

2. 释放不必要的内存：在模型训练过程中，可能会产生一些不必要的中间结果或张量，可以手动释放这些不再使用的内存，以减少内存占用。可以使用`.detach()`函数或`.item()`属性来释放不必要的内存。

3. 减小模型大小：如果模型本身很大，那么它会占用更多的内存。可以考虑减小模型的大小，例如减少网络层数、减少通道数或使用更小的模型架构。

4. 使用混合精度训练：混合精度训练是一种通过使用低精度的浮点数来减少内存使用的技术。可以使用PyTorch的`torch.cuda.amp`模块来实现混合精度训练。

5. 使用更大的GPU显存：如果你有条件，可以尝试使用具有更大显存的GPU来解决问题。可用显存越大，就越不容易出现内存不足的情况。

总结一下，减小batch size、释放不必要的内存、减小模型大小、使用混合精度训练或者使用更大的GPU显存都是解决CUDA out of memory问题的有效方法。根据实际情况选择适合的方法来解决这个问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB

这个错误是由于在使用PyTorch运行时，尝试在GPU上分配内存超出了可用的内存容量引起的。根据错误信息，可以尝试以下方法解决：

1. **减少模型的大小**：可以考虑减少模型的大小，例如通过选择更小的模型、减少模型的层数或通道数等方式，来降低内存需求。
2. **减少批量大小**：尝试减少输入数据的批量大小，降低每次前向计算所需的内存。可以尝试减小`batch_size`参数的值。
3. **释放不需要的显存**：在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放不需要的显存。
4. **启用混合精度训练**：可以尝试启用混合精度训练，即使用半精度浮点数(`torch.float16`)代替默认的单精度浮点数(`torch.float32`)。这可以显著降低内存使用，但可能会影响模型的训练效果。
5. **调整PyTorch内存管理设置**：可以尝试调整PyTorch的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb`来避免内存碎片化。可以在PyTorch的文档中查找有关内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的详细信息。

如果上述方法无效，还可以尝试通过增加GPU的内存容量来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/Hello_World1023/article/details/130355998)[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* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 400.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB ...](https://blog.csdn.net/mjmald/article/details/131923220)[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 ]

torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 20.00 mib

出现这个错误是因为程序在执行过程中需要分配20.00 MiB的显存资源，但是当前显存不足以满足需求，导致出现了cuda out of memory错误。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少模型大小或者数据集大小：可以通过减少模型中的参数数量或者压缩数据集的大小来减少显存占用。可以尝试使用更小的模型或者删减不必要的参数。

2. 减少batch size：降低每次训练的批次数量，可以减少显存的占用。可以尝试减小batch size的大小，但需要注意降低batch size可能会影响模型的性能。

3. 使用更大的显存：如果硬件条件允许，可以考虑使用显存更大的显卡来解决显存不足的问题。

4. 释放显存资源：可以尝试在代码中释放一些不再需要的中间变量或者使用torch.cuda.empty_cache()来清空显存缓存，以释放显存资源。

5. 使用混合精度训练：可以尝试使用半精度训练（mixed precision training），即使用float16来代替float32进行计算，从而减少显存的占用。

总之，解决cuda out of memory错误的关键在于减少显存的占用，可以通过降低模型或者数据集的大小，减小batch size，使用更大的显存设备，释放显存资源或者使用混合精度训练等方式来解决这个问题。