RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 200.00 MiB

这个报错表示在运行时出现CUDA内存不足的错误。提示中提到尝试分配200.00 MiB的内存，但是当前GPU的总容量是8.00 GiB，已经分配了5.96 GiB，没有剩余的空闲内存。这种情况下，可以采取以下几个解决方法：
1. 将batch_size改小，减少每次处理的数据量，从而减少内存的需求。
2. 在取torch变量标量值时，使用item()属性，这样可以释放掉不需要的内存。
3. 在测试阶段，可以尝试添加代码来限制内存的使用，例如设置最大拆分大小以避免碎片。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 240.00 MiB

当出现"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 240.00 MiB"错误时，这通常是由于GPU显存不足导致的。解决这个问题的一种方法是通过减小batch_size来降低内存需求。另外，使用item()属性来获取torch变量的标量值也可以节省内存。在测试阶段，可以添加with torch.no_grad()的上下文管理器来减少内存的使用。此外，还可以通过释放内存的方法来解决问题。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB

这个错误是由于CUDA内存不足导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，你的GPU总容量为4.00 GiB或10.76 GiB，但已经分配了2.34 GiB或1.82 GiB的内存，剩余的内存不足以分配14.00 MiB的内存。这可能是由于你的模型或数据的规模过大，导致内存不足。你可以尝试减小batch size或者使用更小的模型来减少内存的使用。另外，你还可以尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。关于内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的更多信息，请参考PyTorch的文档。

此外，根据引用\[3\]的信息，你还可以通过手动杀死占用GPU内存的进程来释放内存。你可以使用kill命令加上进程的PID来终止该进程，例如kill -9 31272。

综上所述，你可以通过减小batch size、使用更小的模型、设置max_split_size_mb参数或手动杀死占用内存的进程来解决CUDA内存不足的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [已解决yolov5报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB](https://blog.csdn.net/Code_and516/article/details/129798540)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB](https://blog.csdn.net/qq_43733107/article/details/126876755)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]