CUDA out of memory. Tried to allocate 5.82

引用[1]和[2]中的信息显示，出现了CUDA out of memory的错误。这个错误提示表明在进行CUDA操作时，显存不足。根据引用[1]中的报错信息，尝试分配了50.00 MiB的显存，但是GPU已经分配了4.39 GiB的显存，只剩下35.94 MiB的空闲显存。而引用[2]中的报错信息尝试分配了5.66 GiB的显存，GPU已经分配了2.88 GiB的显存，剩余1.68 GiB的空闲显存。此外，PyTorch总共预留了8.22 GiB的显存。[1][2][3]

因此，解决这个问题的方法是释放一部分显存或者调整显存的分配策略。可以尝试以下几种方法：
1. 减少模型的输入数据大小，例如减少图像的分辨率或者裁剪图像的大小。
2. 减少模型的参数量，可以通过减少模型的层数或者减少每层的通道数来实现。
3. 使用更小的batch size，减少每次迭代时需要的显存。
4. 调整PyTorch的显存分配策略，可以通过设置max_split_size_mb参数来避免显存碎片化。

根据具体情况选择适合的方法来解决CUDA out of memory的问题。

相关问题

CUDA out of memory. Tried to allocate

CUDA out of memory. Tried to allocate是指在使用CUDA加速计算时，由于显存不足而无法分配所需的内存。这通常发生在训练深度神经网络时，因为模型参数和梯度需要存储在显存中，而显存的容量是有限的。当显存不足以容纳所需的数据时，就会出现CUDA out of memory错误。解决这个问题的方法包括：
1. 减少batch size，即每次输入的数据量减少，从而减少显存的使用。
2. 减少模型的参数量，可以通过减少网络层数、减少每层的神经元数量等方式实现。
3. 使用更高容量的显卡或者多个显卡并行计算。
4. 在训练过程中定期清理显存，释放不必要的内存。

CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB

当你在运行代码时遇到"CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB"的错误，这表示你的GPU显存不足以分配所需的内存。这可能是由于你的代码中使用了太多的显存或者batch size设置过大导致的。

解决这个问题的方法有几种。首先，你可以尝试减小batch size的大小。通过减小每个batch的样本数量，你可以减少GPU所需的显存。这可能会导致训练速度变慢，但可以确保显存不会超出限制。

另外，你还可以使用item()属性来获取torch变量的标量值，而不是直接使用变量本身。使用item()属性可以释放掉不必要的显存。

如果以上方法无效，你可以尝试换一个显存更大的GPU，或者终止正在占用GPU的其他程序。请注意，在终止其他程序时要慎重操作，因为其他程序可能是其他用户正在运行的或者重要的程序。你可以使用命令行中的"nvidia-smi"命令来查看当前正在占用GPU的程序。

总结起来，解决"CUDA out of memory"错误的方法包括减小batch size、使用item()属性来获取标量值以释放显存、更换显存更大的GPU或终止正在占用GPU的其他程序。根据具体情况选择适合的解决方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【报错笔记】pytorch RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/qq_55407202/article/details/123695015)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [解决：RuntimeError: CUDA out of ... Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2](https://blog.csdn.net/universe_R/article/details/124551674)[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: 33.333333333333336%"]
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