CUDA out of memory. Tried to allocate 5.82
时间: 2023-08-27 20:07:21 浏览: 48
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 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%"]
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