torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.00 GiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 5.01 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.18 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 14:24:47 浏览: 47
这个错误是由于 CUDA 内存不足导致的。具体来说,你的程序尝试在 GPU 上分配 1.00 GiB 的内存,但是已经有 5.01 GiB 的内存被占用了,因此分配失败。为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 减少模型参数数量。如果你的模型太大,可以考虑减少参数数量,或者使用更小的模型代替。
2. 减少 batch size。如果你的 batch size 太大,可以尝试减小 batch size,以减少内存占用。
3. 释放已经占用的内存。如果你的程序运行了一段时间,可能已经有一些无用的对象占用了内存。你可以尝试使用 `del` 关键字释放这些对象,或者在合适的位置调用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数释放内存。
4. 设置 `max_split_size_mb`。如果你的程序需要分配大块的内存,可以尝试设置 `max_split_size_mb` 参数来避免内存碎片。具体来说,你可以在程序开始时添加以下代码:
```
import torch
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0)
torch.cuda.set_max_split_size(1024*1024*1024)
```
这段代码将会设置每个进程最大使用 50% 的 GPU 内存,并且最大分块大小为 1GB。你可以根据具体情况调整这些参数的值。
5. 调整 PyTorch 的内存管理策略。如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试调整 PyTorch 的内存管理策略。具体来说,你可以设置 `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 环境变量来控制 PyTorch 的内存分配方式。例如,你可以在程序开始时添加以下代码:
```
import os
os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = '1'
```
这段代码将会启用 PyTorch 的多线程内存分配策略,可以一定程度上减少内存碎片。你可以参考 PyTorch 的文档来了解更多关于内存管理的内容。