RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 78.00 MiB
时间: 2023-11-05 22:56:21 浏览: 57
这个错误提示是由于CUDA内存不足导致的。该错误通常在使用GPU进行深度学习或其他计算密集型任务时出现。有几种可能的解决方法可以尝试:
1. 减小batch size:减小每次输入模型的数据大小,可以降低内存需求。
2. 释放不必要的显存:确保在每个步骤结束后,及时释放不再需要的中间变量和张量,以便给后续操作腾出更多的内存空间。
3. 限制GPU内存使用:使用`torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()` 和 `torch.cuda.set_per_process_gpu_memory_fraction()` 方法来限制PyTorch在GPU上的内存使用。
4. 使用float16精度:将模型参数和计算所需的张量转换为float16数据类型,可以减少内存占用。
5. 使用多个GPU:如果你有多个GPU,可以尝试在多个GPU上进行并行计算,以分担内存压力。
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。
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