RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB

这个错误提示意味着CUDA内存不足，尝试分配了26.00 MiB的内存。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的批处理大小（batch size）：减小每个批次的样本数量，从而减少内存需求。
2. 减少模型的输入尺寸：可以尝试缩小输入数据的维度，或者使用更小的输入图像大小。
3. 使用更低的精度：将模型的数据类型从float32降低到float16可以减少内存使用。
4. 释放不需要的显存：在代码中手动释放不需要的GPU显存，可以使用torch.cuda.empty_cache()方法清空未使用的显存空间。
5. 使用更高效的模型：有些模型可能比其他模型更高效地使用内存，你可以考虑尝试使用效率更高的模型。

如果以上方法都无法解决问题，可能需要更多的GPU内存或者考虑使用分布式训练来解决内存问题。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB

这个错误是由于CUDA内存不足导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，你的GPU总容量为4.00 GiB或10.76 GiB，但已经分配了2.34 GiB或1.82 GiB的内存，剩余的内存不足以分配14.00 MiB的内存。这可能是由于你的模型或数据的规模过大，导致内存不足。你可以尝试减小batch size或者使用更小的模型来减少内存的使用。另外，你还可以尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。关于内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的更多信息，请参考PyTorch的文档。

此外，根据引用\[3\]的信息，你还可以通过手动杀死占用GPU内存的进程来释放内存。你可以使用kill命令加上进程的PID来终止该进程，例如kill -9 31272。

综上所述，你可以通过减小batch size、使用更小的模型、设置max_split_size_mb参数或手动杀死占用内存的进程来解决CUDA内存不足的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [已解决yolov5报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB](https://blog.csdn.net/Code_and516/article/details/129798540)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB](https://blog.csdn.net/qq_43733107/article/details/126876755)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 240.00 MiB

当出现"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 240.00 MiB"错误时，这通常是由于GPU显存不足导致的。解决这个问题的一种方法是通过减小batch_size来降低内存需求。另外，使用item()属性来获取torch变量的标量值也可以节省内存。在测试阶段，可以添加with torch.no_grad()的上下文管理器来减少内存的使用。此外，还可以通过释放内存的方法来解决问题。