untimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.94 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.14 GiB already allocated; 0 bytes free; 2.14 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
时间: 2023-11-06 18:48:47 浏览: 46
这个错误是由于CUDA显存不足导致的。PyTorch尝试分配1.94 GiB的显存,但GPU上已经分配了2.14 GiB的显存,没有剩余可用的显存。
有几种方法可以尝试解决这个问题:
1. 减少显存占用:可以尝试减少模型的大小,减少批量大小或使用更小的图像尺寸来降低显存占用。
2. 清理缓存:在进行大量计算后,可能会有一些未释放的内存缓存。可以尝试在出现显存不足错误之前定期使用`torch.cuda.empty_cache()`来清理缓存。
3. 设置`max_split_size_mb`:根据错误信息中提到的建议,可以尝试设置`max_split_size_mb`参数来避免碎片化。这个参数用于控制PyTorch在GPU上分配内存的方式。可以通过设置环境变量`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`来配置,具体设置方式可以参考PyTorch文档中的Memory Management部分。
4. 使用更大的GPU:如果你有更大显存容量的GPU可用,可以尝试切换到更大的GPU来解决显存不足的问题。
请注意,这些解决方法可能因具体情况而异。根据你的需求和资源限制,选择适合的方法来解决显存不足的问题。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.56 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 15.26 GiB already allocated;
这个错误表示在尝试分配4.56 GiB的内存时,出现了CUDA内存不足的问题。GPU 0的总容量为24.00 GiB,已经分配了15.26 GiB的内存。这意味着还剩余8.74 GiB的可用内存。
要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 减少模型的内存占用:可以考虑使用更小的模型或者减少批次大小(batch size)来降低内存需求。
2. 释放已分配的内存:在代码中,你可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来手动释放一些已分配的内存。
3. 使用更大的GPU:如果你有多个GPU可用,尝试切换到具有更大内存容量的GPU。
4. 检查代码中是否存在内存泄漏:确保你的代码中没有任何内存泄漏问题,比如没有正确释放不再使用的变量或张量。
希望以上方法能够帮助你解决CUDA内存溢出的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
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