报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 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

这个错误通常表示你的GPU内存不足以分配所需的内存。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少批处理大小：减小每次训练或推理时的批处理大小，以减少内存的使用量。

2. 释放内存：在每个训练或推理迭代之后，手动清理不再需要的变量和张量，以释放内存。可以使用`del`语句来删除变量，并使用`torch.cuda.empty_cache()`来清空缓存。

3. 使用半精度浮点数：将模型参数和激活值转换为半精度浮点数（half precision），可以减少内存的使用量。可以使用PyTorch中的`torch.half()`函数来进行转换。

4. 减少模型大小：尝试减小模型的大小，可以通过减少网络层数、减少卷积核的数量等方式来实现。

5. 设置`max_split_size_mb`参数：根据错误信息中的建议，你可以尝试设置`max_split_size_mb`参数来避免内存碎片化。具体设置方法请参考PyTorch的内存管理文档和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的文档。

请注意，这些方法可能需要根据你的具体情况进行调整和尝试。如果问题仍然存在，请确保你的GPU驱动程序和PyTorch版本是最新的，并尝试在其他设备上运行代码（如CPU）来排除硬件问题。

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GPU0没在运行但是报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try settin

您可以尝试设置PyTorch的`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，将GPU 0设为不可见。这样PyTorch将不会尝试在该GPU上分配内存，从而避免报错。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入以下命令，将环境变量设置为不包含GPU 0：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3  # 根据您系统上可用的GPU数量进行调整

3. 运行您的PyTorch代码，看看是否仍然报错。

通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，您可以控制PyTorch使用哪些可见的GPU设备。这对于解决CUDA内存不足的问题很有帮助。

GPU0完全没被使用但是yolov5报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try settin

如果您在确保GPU 0未被使用的情况下仍然遇到CUDA内存不足的错误，您可以尝试以下几种方法来解决问题：

1. 减小批量大小：减小每个批次中的样本数量，以减少GPU内存的使用量。您可以尝试将批量大小设置为较小的值，例如16或8，并查看是否仍然遇到内存不足错误。

2. 减小输入图像尺寸：缩小输入图像的尺寸可以降低模型所需的内存量。您可以将图像尺寸调整为较小的值，并检查是否仍然遇到内存不足错误。

3. 使用半精度浮点数：PyTorch支持使用半精度浮点数（half precision）进行训练和推理。通过使用`torch.cuda.amp`混合精度训练，您可以减少模型所需的内存，并加速计算过程。有关如何使用半精度浮点数的示例代码和文档，您可以参考PyTorch官方文档。

4. 禁用梯度计算：如果您只是进行推理而不需要梯度计算，可以在推理过程中禁用梯度计算。通过使用`torch.no_grad()`上下文管理器，您可以在推理期间节省一些内存。

请注意，这些方法仅为常见的解决方案，具体取决于您的模型和数据。如果问题仍然存在，您可能需要考虑使用更大的GPU内存，或者优化模型和数据以减少内存占用。