torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.20 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.88 GiB already allocated; 89.00 MiB free; 6.29 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memor y try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 什么意思
时间: 2023-11-06 07:45:09 浏览: 59
这个错误是由于在使用PyTorch时,尝试分配1.20 GiB的内存时,CUDA显存已经用完导致的。错误信息中提到,GPU 0的总容量为8.00 GiB,已经分配了5.88 GiB的内存,剩余89.00 MiB的空闲内存,而总共有6.29 GiB的内存被PyTorch保留。
建议你尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。这个参数可以在PyTorch中进行设置,通过设置较小的值,可以减小内存碎片化的可能性,从而更好地利用显存。
例如,你可以尝试在代码中添加如下一行来设置max_split_size_mb参数的值:
torch.backends.cuda.max_split_size_mb = 1024
这样,你可以将max_split_size_mb的值设置为1024 MB,然后重新运行程序,看看是否能够避免这个错误。
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torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.56 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 15.26 GiB already allocated;
这个错误表示在尝试分配4.56 GiB的内存时,出现了CUDA内存不足的问题。GPU 0的总容量为24.00 GiB,已经分配了15.26 GiB的内存。这意味着还剩余8.74 GiB的可用内存。
要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 减少模型的内存占用:可以考虑使用更小的模型或者减少批次大小(batch size)来降低内存需求。
2. 释放已分配的内存:在代码中,你可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来手动释放一些已分配的内存。
3. 使用更大的GPU:如果你有多个GPU可用,尝试切换到具有更大内存容量的GPU。
4. 检查代码中是否存在内存泄漏:确保你的代码中没有任何内存泄漏问题,比如没有正确释放不再使用的变量或张量。
希望以上方法能够帮助你解决CUDA内存溢出的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.87 GiB (GPU 0; 9
这个错误提示是由于在使用 CUDA 运算时,GPU 内存不足导致的。可以尝试以下几种方法解决:
1. 减少 batch size 或者输入数据的大小,以减少 GPU 内存的占用。
2. 使用更高显存的 GPU。
3. 在训练过程中使用梯度累积,即多个 batch 的梯度累加后再进行一次参数更新,以减少 GPU 内存的占用。
4. 使用分布式训练,将模型参数和数据分布在多个 GPU 上进行训练。