torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.44 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.49 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_

这个错误表示在你的GPU内存不足，无法分配所需的24.00 MiB内存。其中，GPU总容量为4.00 GiB，已经分配了3.44 GiB内存，没有可用内存，而PyTorch已经预留了3.49 GiB内存。

解决这个问题有几个方法：

1. 增加GPU内存：如果你的GPU支持，可以增加其内存容量。这需要硬件上的改变，不一定是最好的解决方案。

2. 减少模型的内存占用：你可以尝试减少模型的内存占用。有几个方法可以实现这一点，例如减少Batch size、减少模型的层数或者使用更小的模型。

3. 使用分布式训练：使用分布式训练可以将模型和数据分配到多个GPU上，从而减少每个GPU上的内存占用。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.21 G

这个错误表示在分配CUDA内存时出现了问题，因为GPU的内存不足。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少模型的大小：如果你使用的模型比较大，可以尝试使用更小的模型或减少模型的参数数量。

2. 减少批次大小：减少每个批次中样本的数量，以减少内存的使用量。

3. 释放不必要的内存：在每个批次处理完后，通过调用`torch.cuda.empty_cache()`释放不必要的内存。

4. 使用更高容量的GPU：如果你有更高容量的GPU可用，可以尝试切换到使用该GPU。

5. 使用分布式训练：如果你有多个GPU可用，可以尝试使用分布式训练将模型参数分布到多个GPU上，以减少单个GPU上的内存使用。

请注意，如果你的代码在CPU上运行正常，但在GPU上出现内存问题，那么很可能是由于GPU的内存限制导致的。

GPU0没在运行但是报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try settin

您可以尝试设置PyTorch的`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，将GPU 0设为不可见。这样PyTorch将不会尝试在该GPU上分配内存，从而避免报错。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入以下命令，将环境变量设置为不包含GPU 0：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3  # 根据您系统上可用的GPU数量进行调整

3. 运行您的PyTorch代码，看看是否仍然报错。

通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，您可以控制PyTorch使用哪些可见的GPU设备。这对于解决CUDA内存不足的问题很有帮助。