autoDL CUDA error: out of memory

您遇到的问题是autoDL在加载模型时出现了CUDA内存不足的错误。这种错误通常是由于GPU内存不足而导致的。根据引用内容，有几种可能的解决方法可以尝试。

首先，根据的引用，如果您怀疑是因为之前的进程没有完全结束导致的错误，您可以尝试使用指令来彻底终止进程。但是需要注意的是，这种操作可能会中断所有正在运行的GPU程序，因此需要谨慎使用。

另一种解决方法是根据的引用，将权重加载到CPU，并让模型在CPU上进行加载。这将避免与GPU相关的内存错误。使用这种方法，您可以尝试将模型的权重加载到CPU上，然后再进行加载操作。

您可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

import torch

# 将模型加载到CPU
device = torch.device('cpu')
model = YourModel().to(device)

# 加载权重
weights = torch.load('your_weights.pth', map_location=device)
model.load_state_dict(weights)

# 进行模型加载操作
output = model(input)

请将"YourModel"替换为您实际使用的模型类的名称，并将"your_weights.pth"替换为实际的权重文件路径。通过将模型加载到CPU上，并在加载操作时使用CPU设备，您可以避免与GPU内存相关的错误。

希望这些信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [完美解決pytorch载入预训练权重时出现的CUDA error: out of memory](https://blog.csdn.net/Davidietop/article/details/126803809)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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