RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 36.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.32 GiB already allocated; 0 bytes free; 6.60 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 13:56:02 浏览: 28
这个错误是因为你使用的显存已经满了,程序无法再分配更多的显存。解决方法有以下几个:
1. 减少batch size,使用更小的batch size可以减少显存的使用。
2. 减少模型的参数量,可以使用更小的模型或者使用稀疏矩阵等技术减少参数量。
3. 使用更高端的GPU,显存更大的GPU可以提供更好的性能。
4. 使用分布式训练,将模型的训练分散到多个GPU上,每个GPU只需要负责部分数据和部分模型,从而减少显存的使用。
5. 使用混合精度训练,使用半精度浮点数可以减少显存的使用,但需要注意数值精度的问题。
相关问题
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.77 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.
这个错误是由于CUDA内存不足导致的。当你的程序尝试分配更多的内存时,CUDA会抛出这个错误。这可能是因为你的GPU内存已经被其他进程或程序占用,或者你的程序需要的内存超过了GPU的总容量。
解决这个问题的方法有几种:
1. 减少你的程序所需的内存:你可以尝试减少你的模型的大小,或者减少你的数据集的大小,以减少内存的使用量。
2. 释放已经分配的内存:你可以在每次使用完GPU后手动释放已经分配的内存,以便为后续的操作腾出空间。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放已经分配的内存。
3. 使用更大的GPU:如果你的程序需要更多的内存,你可以尝试使用更大容量的GPU来解决内存不足的问题。
4. 使用分布式训练:如果你的模型和数据集都非常大,你可以考虑使用分布式训练来将计算任务分配到多个GPU上,以减少每个GPU的内存使用量。
请注意,这些解决方法并不是适用于所有情况的,具体的解决方法取决于你的具体情况和需求。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated
这个错误信息表示在训练模型时,尝试分配96.00 MiB的内存,但GPU显存容量为2.00 GiB,已经分配了1.65 GiB,只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段,可以添加代码来释放不需要的变量和缓存,以释放显存。
请注意,这只是一些常见的解决方法,具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。