RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 3.94 GiB total c
时间: 2023-08-27 16:14:15 浏览: 117
这个错误是由于你的CUDA GPU内存不足引起的。你可以尝试以下几种方法解决这个问题:
1. 减小模型的批量大小(batch size):减小每次传入模型的样本数量,以减少内存占用。
2. 缩小输入数据的尺寸:如果输入数据的尺寸太大,可以将其调整为更小的尺寸。
3. 使用更小的模型:如果你在使用一个非常大的模型,可以尝试使用一个小一些的模型,以降低内存要求。
4. 使用更高的GPU内存:如果你有多个GPU,可以尝试切换到具有更高内存容量的GPU。
5. 清理GPU内存:在每个训练迭代或推理之后,通过释放不再使用的变量来手动清理GPU内存。
6. 在CPU上运行:如果你的CUDA GPU内存仍然不足,你可以尝试在CPU上运行模型,虽然速度可能会变慢。
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
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB
这个错误是由于CUDA内存不足导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息,你的GPU总容量为4.00 GiB或10.76 GiB,但已经分配了2.34 GiB或1.82 GiB的内存,剩余的内存不足以分配14.00 MiB的内存。这可能是由于你的模型或数据的规模过大,导致内存不足。你可以尝试减小batch size或者使用更小的模型来减少内存的使用。另外,你还可以尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。关于内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的更多信息,请参考PyTorch的文档。
此外,根据引用\[3\]的信息,你还可以通过手动杀死占用GPU内存的进程来释放内存。你可以使用kill命令加上进程的PID来终止该进程,例如kill -9 31272。
综上所述,你可以通过减小batch size、使用更小的模型、设置max_split_size_mb参数或手动杀死占用内存的进程来解决CUDA内存不足的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [已解决yolov5报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB](https://blog.csdn.net/Code_and516/article/details/129798540)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB](https://blog.csdn.net/qq_43733107/article/details/126876755)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
runtimeerror: cuda out of memory. tried to allocate 14.00 mib (gpu 0; 10.76
这个错误是由于CUDA内存不足引起的。其中,(GPU 0) 表示第一个GPU设备。在你的代码或运行任务中,尝试分配了14.00 MIB(兆字节)的内存,但由于当前CUDA设备的内存不足,无法完成该分配操作。
要解决这个问题,你可以尝试下列方法:
1. 减少内存需求:检查你的代码,看看是否可以减少内存的使用量。例如,可以通过减少模型的大小、降低数据精度或减少批处理大小来减少内存需求。
2. 释放已占用内存:在每次使用完CUDA设备后,及时释放已分配的内存。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放缓存中占用的内存。
3. 使用更大的显卡:如果你的显卡内存无法满足需求,可以考虑使用具有更大内存的显卡,或者尝试在更高配置的计算环境中运行任务。
4. 使用分布式训练:如果你有多个GPU设备,可以尝试使用分布式训练来将计算负载分散到多个设备上,以减少每个设备上的内存需求。
总之,"RuntimeError: CUDA out of memory" 表示CUDA设备内存不足,你需要采取措施来减少内存需求或增加可用内存,以解决这个问题。