torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.76 GiB total capacity; 11.57 GiB already allocated; 1.81 MiB free; 11.62 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 使用的是什么模块包？

根据你提供的错误信息，可以看出是在使用PyTorch时发生的CUDA内存不足错误。具体来说，你的代码试图在GPU 0上分配2.00 MiB的内存，但是已经分配了11.57 GiB的内存，没有足够的剩余内存可用。这个错误通常是由于模型或数据集太大而导致的。

你并没有提供你使用的具体模块包，但是这个错误是与PyTorch和CUDA相关的。你可以尝试通过以下方法解决这个问题：

1. 减少模型的大小或者降低batch size。
2. 确认你的GPU驱动和CUDA版本是否正确安装并且与PyTorch兼容。
3. 在代码中使用torch.cuda.empty_cache()释放内存。
4. 调整PyTorch的内存管理参数，比如max_split_size_mb，以避免内存碎片。

希望这些方法能够帮助你解决这个问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.76 GiB total capacity; 11.59 GiB already allocated; 1.81 MiB free; 11.62 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

这个错误通常是由于显存不足导致的。当你训练深度学习模型时，模型的参数和梯度需要存储在显存中，如果显存不够大，就会发生 CUDA out of memory 错误。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少 batch size：减少 batch size 可以降低显存的使用量，从而减少 CUDA out of memory 错误的出现。

2. 使用更小的模型：使用更小的模型可以减少模型参数的数量，从而减少显存的使用量。

3. 使用更高端的 GPU：更高端的 GPU 通常具有更大的显存，可以更好地满足深度学习模型的显存需求。

4. 使用分布式训练：使用分布式训练可以将模型参数和梯度分散到多个 GPU 上，并行训练模型，从而减少单个 GPU 的显存压力。

5. 使用 PyTorch 的自动混合精度（Automatic Mixed Precision，AMP）功能：AMP 可以在不降低模型精度的情况下，减少模型参数和梯度在显存中的占用量，从而减少 CUDA out of memory 错误的出现。

需要注意的是，以上解决方法并不是互相独立的，可以根据具体情况，采取不同的组合方式来解决 CUDA out of memory 错误。

另外，如果你想了解更多关于 PyTorch 的显存管理技巧，可以参考 PyTorch 官方文档中的 Memory Management 部分。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.67 GiB a

vailable; 40.00 KiB already allocated; 19.94 MiB free; 4.00 MiB cached)

This error message indicates that the program tried to allocate 20.00 MiB of memory on the GPU, but there was not enough memory available. The GPU has a total capacity of 2.00 GiB, but only 1.67 GiB was available at the time. 40.00 KiB had already been allocated, leaving only 19.94 MiB free. Additionally, 4.00 MiB had been cached, which means that it was reserved for future use but not currently in use.

To resolve this issue, you can try one or more of the following:

1. Reduce the size of the input data or the size of the model being used. This will reduce the amount of memory required.

2. Increase the GPU memory capacity. If possible, add more memory to the GPU or switch to a GPU with a larger memory capacity.

3. Use a smaller batch size. This will reduce the amount of memory required for each iteration.

4. Use gradient checkpointing. This technique allows the model to compute gradients for small subsets of parameters at a time, reducing the amount of memory required.

5. Use mixed precision training. This technique allows the model to use 16-bit floating point numbers instead of 32-bit, reducing the amount of memory required.