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_
时间: 2023-06-25 16:06:12 浏览: 137
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。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 148.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 5.23 GiB already allocated;
torch.cuda.OutOfMemoryError是指在使用PyTorch时,尝试在CUDA显存中分配内存时出现错误,因为显存已经被其他操作占用完毕。其中引用和引用提到了相同的错误信息和可能的解决方法。根据这些引用内容,可以推测解决此错误的方法是通过设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。你可以参考PyTorch的Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档了解更多的信息。引用也提到了类似的错误信息,但给出了不同的显存容量和已分配内存的数值。这说明出现该错误的具体原因可能因系统配置不同而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [成功解决torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0; 2.00 ...](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/131015210)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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