OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
时间: 2023-11-05 13:51:54 浏览: 57
当你在运行PyTorch代码时遇到"OutOfMemoryError: CUDA out of memory"错误,这意味着你的GPU显存不足。这个问题通常是由于之前的训练占用了显存并没有被释放所导致的。
解决这个问题的方法有几种:
1. 可以尝试减小batch size(批大小)。减小每次训练时加载到显存的数据量可以减少显存的使用量。
2. 当你从PyTorch张量中取出标量值时,使用`.item()`属性而不是保留整个张量。这可以减少显存占用。
3. 可以在测试阶段添加代码来及时释放显存。一个常见的方法是使用`torch.cuda.empty_cache()`方法来释放PyTorch的缓存,从而释放一部分被PyTorch占用的GPU内存。
综上所述,有几种解决"OutOfMemoryError: CUDA out of memory"错误的方法:减小batch size、使用`.item()`属性和使用`torch.cuda.empty_cache()`方法释放显存[3]。
相关问题
OutOfMemoryError: CUDA out of memory. T
OutOfMemoryError: CUDA out of memory是指在使用CUDA进行计算时,显存不足导致的错误。
出现这个错误通常有以下几个原因:
1. 之前的训练占用了显存,并没有被释放。
2. 模型或数据的规模过大,超出了显存的容量。
3. 显存碎片化导致内存无法分配。
解决这个问题的方法有:
1. 重新启动程序或重置GPU,释放之前占用的显存。
2. 减小模型的规模或使用更小的批量大小。
3. 使用更高容量的GPU或者多GPU并行计算。
4. 调整CUDA的设置,例如增加max_split_size_mb参数的值来避免内存碎片化。
总之,当出现OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误时,可以通过释放显存、调整模型规模或批量大小、优化显存分配等方法来解决。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [解决出现CUDA error:out of memory的问题](https://blog.csdn.net/qq_46542320/article/details/130852992)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【释放GPU内存】OutOfMemoryError: CUDA out of memory](https://blog.csdn.net/weixin_43941438/article/details/130890109)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
当你在使用PyTorch的CUDA进行深度学习模型训练时,可能会遇到torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory这个错误。这个错误表示你的显存不足以分配所需的内存空间。
解决这个问题的方法有几种。首先,你可以尝试减小batch_size的大小。通过减小每个batch的样本数量,可以减少显存的压力并降低内存消耗。
另外,你可以使用item()属性来获取torch变量的标量值。使用item()可以释放不必要的内存,从而减少显存的占用。
如果以上方法仍然无法解决问题,你可以尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。这个参数的作用是在分配内存时进行分割,从而减少内存碎片的产生。你可以查阅PyTorch的文档了解更多关于内存管理的信息。
总之,当遇到torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误时,你可以尝试减小batch_size,使用item()属性获取标量值,以及设置max_split_size_mb参数来解决内存不足的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch: 四种方法解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB](https://blog.csdn.net/xiyou__/article/details/118529350)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]