torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 20.00 mib

出现这个错误是因为程序在执行过程中需要分配20.00 MiB的显存资源，但是当前显存不足以满足需求，导致出现了cuda out of memory错误。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少模型大小或者数据集大小：可以通过减少模型中的参数数量或者压缩数据集的大小来减少显存占用。可以尝试使用更小的模型或者删减不必要的参数。

2. 减少batch size：降低每次训练的批次数量，可以减少显存的占用。可以尝试减小batch size的大小，但需要注意降低batch size可能会影响模型的性能。

3. 使用更大的显存：如果硬件条件允许，可以考虑使用显存更大的显卡来解决显存不足的问题。

4. 释放显存资源：可以尝试在代码中释放一些不再需要的中间变量或者使用torch.cuda.empty_cache()来清空显存缓存，以释放显存资源。

5. 使用混合精度训练：可以尝试使用半精度训练（mixed precision training），即使用float16来代替float32进行计算，从而减少显存的占用。

总之，解决cuda out of memory错误的关键在于减少显存的占用，可以通过降低模型或者数据集的大小，减小batch size，使用更大的显存设备，释放显存资源或者使用混合精度训练等方式来解决这个问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB

这个错误是由于在使用PyTorch运行时，尝试在GPU上分配内存超出了可用的内存容量引起的。根据错误信息，可以尝试以下方法解决：

1. **减少模型的大小**：可以考虑减少模型的大小，例如通过选择更小的模型、减少模型的层数或通道数等方式，来降低内存需求。
2. **减少批量大小**：尝试减少输入数据的批量大小，降低每次前向计算所需的内存。可以尝试减小`batch_size`参数的值。
3. **释放不需要的显存**：在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放不需要的显存。
4. **启用混合精度训练**：可以尝试启用混合精度训练，即使用半精度浮点数(`torch.float16`)代替默认的单精度浮点数(`torch.float32`)。这可以显著降低内存使用，但可能会影响模型的训练效果。
5. **调整PyTorch内存管理设置**：可以尝试调整PyTorch的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb`来避免内存碎片化。可以在PyTorch的文档中查找有关内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的详细信息。

如果上述方法无效，还可以尝试通过增加GPU的内存容量来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/Hello_World1023/article/details/130355998)[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%"]
- *2* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 400.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB ...](https://blog.csdn.net/mjmald/article/details/131923220)[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. Tried to allocate 20.00 MiB. GPU

torch.cuda.OutOfMemoryError是由于GPU内存不足而引发的错误。当你的程序在使用GPU时，如果请求的内存超过了GPU的可用内存，则会发生这个错误。这通常是由于你的模型或数据集过大，或者你的计算机没有足够的显存来完成所需的操作。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 减少batch size：减少每个batch的样本数量可以降低GPU的内存使用量。
2. 减少模型的大小：通过减少模型参数的数量、使用更小的网络结构等方式减少模型的大小，从而减少GPU内存的使用。
3. 优化代码：使用PyTorch提供的内存优化工具、减少无用计算等方式优化代码，减少GPU内存的使用。
4. 使用更大显卡：如果你的计算机显卡比较老旧，可能显存较小，考虑更换更大显存的显卡。