RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 114.00 MiB (GPU 0; 23.64 GiB total capacity; 20.71 GiB already allocated; 43.81 MiB free; 20.94 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 14719) of binary:
时间: 2023-08-14 20:11:41 浏览: 56
这个错误提示表明你的GPU内存不足,PyTorch试图分配114MB的内存但是GPU中已经有20.71GB的内存被占用了。你可以尝试调整batch size或者减少模型的参数量来减少内存占用,或者使用更大的GPU。如果你确定GPU内存足够,也有可能是由于PyTorch的内存管理问题,你可以尝试设置max_split_size_mb参数以避免内存碎片化。此外,你可以查看PyTorch的内存管理文档和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF错误信息以获取更多信息。
相关问题
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated
这个错误信息表示在训练模型时,尝试分配96.00 MiB的内存,但GPU显存容量为2.00 GiB,已经分配了1.65 GiB,只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段,可以添加代码来释放不需要的变量和缓存,以释放显存。
请注意,这只是一些常见的解决方法,具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 3.94 GiB total c
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!