torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.36 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.45 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 怎么解决

这个错误表示你的GPU内存不足以分配所需的张量。有几种方法可以解决这个问题：

1. 减少批次大小（batch size）：减小每次迭代中处理的样本数量。这将减少对GPU内存的需求。

2. 减小模型的大小：如果你的模型很大，可以尝试减小模型的参数量或使用更小的模型。

3. 使用更低精度的数据类型：将张量的数据类型从`float32`（默认）改为`float16`可以减少内存占用，但可能会对模型的精度产生一些影响。

4. 清理GPU内存：在每次迭代之后，使用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU内存。

5. 减少并行加载器工作线程数：降低数据加载器的`--workers`参数值，从而减少对GPU内存的占用。

6. 设置`max_split_size_mb`：按照错误提示建议，可以尝试设置`max_split_size_mb`来避免内存碎片化。具体设置方法请参考PyTorch的内存管理文档。

7. 如果仍然存在问题，可能需要考虑使用更强大的GPU或者分布式训练来处理更大规模的模型和数据。

请根据你的具体情况尝试这些解决方法，并根据需要进行调整。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.21 G

这个错误表示在分配CUDA内存时出现了问题，因为GPU的内存不足。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少模型的大小：如果你使用的模型比较大，可以尝试使用更小的模型或减少模型的参数数量。

2. 减少批次大小：减少每个批次中样本的数量，以减少内存的使用量。

3. 释放不必要的内存：在每个批次处理完后，通过调用`torch.cuda.empty_cache()`释放不必要的内存。

4. 使用更高容量的GPU：如果你有更高容量的GPU可用，可以尝试切换到使用该GPU。

5. 使用分布式训练：如果你有多个GPU可用，可以尝试使用分布式训练将模型参数分布到多个GPU上，以减少单个GPU上的内存使用。

请注意，如果你的代码在CPU上运行正常，但在GPU上出现内存问题，那么很可能是由于GPU的内存限制导致的。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 148.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 5.23 GiB already allocated;

torch.cuda.OutOfMemoryError是指在使用PyTorch时，尝试在CUDA显存中分配内存时出现错误，因为显存已经被其他操作占用完毕。其中引用和引用提到了相同的错误信息和可能的解决方法。根据这些引用内容，可以推测解决此错误的方法是通过设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。你可以参考PyTorch的Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档了解更多的信息。引用也提到了类似的错误信息，但给出了不同的显存容量和已分配内存的数值。这说明出现该错误的具体原因可能因系统配置不同而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [成功解决torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0； 2.00 ...](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/131015210)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [报错记录torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 90.00 MiB (GPU 0； 7.93 ...](https://blog.csdn.net/gongkeguo/article/details/127674524)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]