torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB. GPU
时间: 2024-06-21 20:03:03 浏览: 10
这个错误提示表明在使用CUDA运算时,GPU的显存不足,无法分配128MB的显存。通常情况下,我们可以通过以下几种方式来解决这个问题:
1. 减少批次大小:可以减少每次训练的批次大小来降低显存使用量。
2. 减少模型参数:可以尝试减少模型的参数量或者使用更小的模型。
3. 释放不必要的显存:可以在每个batch结束后手动释放不必要的显存,比如清空一些变量或者删除一些无用的计算图节点。
4. 使用更高内存的GPU:如果你的GPU显存过小,可以尝试使用显存更大的GPU来避免内存不足。
相关问题
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。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 80.00 MiB
当出现torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误时,意味着GPU显存内存不足以完成所需的操作。以下是一些可能的解决方法:
1. 将batch_size改小,这将减少每个批次所需的内存量。
2. 在取torch变量标量值时使用item()属性,而不是直接输出变量,这将释放变量占用的内存。
3. 在测试阶段添加如下代码,这将释放未使用的缓存内存:
```python
with torch.no_grad():
# your testing code here
```
4. 如果您的模型非常大,可以尝试使用更大的GPU或使用多个GPU进行训练。
5. 如果您的模型中有一些不需要梯度的参数,可以使用torch.no_grad()上下文管理器来减少内存使用量。
以下是一个示例代码,演示如何使用torch.no_grad()上下文管理器来减少内存使用量:
```python
with torch.no_grad():
# your testing code here
```