stable diffusion torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

当出现"stable diffusion torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory"错误时，可以尝试以下几种解决方法:

1. 减少批次大小(Batch Size): 减少每次传入模型的数据量，可以通过减小批次大小来降低显存使用量。

2. 减少模型参数量: 减少模型的复杂度，可以通过减少模型的参数数量来减少显存的占用。

3. 使用更低的精度: 可以使用较低的精度（如float16）来代替较高的精度（如float32），以减少显存的使用。

4. 使用更小的模型: 如果可能的话，可以尝试使用更小的模型来降低显存的占用。

5. 增加显存容量: 如果以上方法无法解决问题，可以考虑增加显存的容量，例如更换显卡或增加显存条。

相关问题

stable diffusion OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

这个错误通常表示你的GPU内存不足，导致CUDA运行时无法分配足够的内存来执行操作。有几种可能的解决方案可以尝试：

1. 减少批处理大小：减小每个批次的样本数量可以减少内存消耗。你可以尝试减小批处理大小来看看是否能够解决问题。

2. 减少模型大小：如果你使用的是较大的预训练模型，可以考虑使用较小的模型，以减少内存使用量。

3. 降低精度：通过将模型参数的精度从32位浮点数减少到16位浮点数，可以减少内存需求。在PyTorch中，你可以使用torch.float16来实现。

4. 使用更多的GPU：如果你有多个GPU可用，可以尝试使用多个GPU来分担内存需求。

5. 增加GPU内存：如果你的GPU内存不足，并且你无法改变模型或数据的大小，那么你可能需要考虑升级到具有更大内存的GPU。

记住，在尝试这些解决方案之前，最好先检查一下你的代码，确保没有其他导致内存泄漏或内存使用过高的问题。

Stable Diffusion OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB

这个错误是由于CUDA内存不足引起的。错误信息中指出尝试分配2.00 GiB的内存，但GPU的总容量为7.93 GiB，已经分配了758.34 MiB，剩余5.75 MiB，总共保留了858.00 MiB的内存。

为了解决这个问题，有几个可能的解决方案。首先，你可以尝试设置`max_split_size_mb`参数来避免内存碎片化。另外，你需要确认本地文件和远程文件是否同步，并检查代码中是否指定了正确的GPU操作。

此外，你还可以检查你选择的GPU卡号是否正确。你可以使用`import os`和`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"`来确保选择了正确的GPU卡号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [报错记录torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 90.00 MiB (GPU 0； 7.93 ...](https://blog.csdn.net/gongkeguo/article/details/127674524)[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: 100%"]
[ .reference_list ]