torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.20 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.88 GiB already allocated; 89.00 MiB free; 6.29 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memor y try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 什么意思

这个错误表示在尝试分配1.20 GiB的内存时，GPU的内存已经用完了。错误信息中提到了GPU的总容量（8.00 GiB），已经分配的内存（5.88 GiB），以及剩余的内存（89.00 MiB）。

同时，PyTorch还为其它目的保留了6.29 GiB的内存。如果保留的内存远大于已分配的内存，可能会导致内存碎片化。为了避免这种情况，可以尝试调整max_split_size_mb参数。

这个参数表示分割GPU显存块时的最大尺寸。通过降低这个值，可以减少内存碎片化，从而更好地利用可用的显存。你可以尝试设置一个较小的值来解决这个问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.56 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 15.26 GiB already allocated;

这个错误表示在尝试分配4.56 GiB的内存时，出现了CUDA内存不足的问题。GPU 0的总容量为24.00 GiB，已经分配了15.26 GiB的内存。这意味着还剩余8.74 GiB的可用内存。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的内存占用：可以考虑使用更小的模型或者减少批次大小(batch size)来降低内存需求。

2. 释放已分配的内存：在代码中，你可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来手动释放一些已分配的内存。

3. 使用更大的GPU：如果你有多个GPU可用，尝试切换到具有更大内存容量的GPU。

4. 检查代码中是否存在内存泄漏：确保你的代码中没有任何内存泄漏问题，比如没有正确释放不再使用的变量或张量。

希望以上方法能够帮助你解决CUDA内存溢出的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.34 GiB. GPU

这个错误信息表明，在你的程序中请求了超过GPU显存可用空间的内存。通常出现这个问题的原因是你的模型或者数据集过大，而显存不足以存储它们。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少batch size：batch size 越大，模型需要的内存也就越多。可以尝试减小batch size，以便模型可以适应可用的显存。

2. 减少模型的参数量：可以考虑使用更小的模型或者减少模型中的某些层数或参数量，以便模型可以适应可用的显存。

3. 使用更高内存的显卡：如果你的显卡内存不足，可以考虑使用更高内存的显卡。

4. 使用分布式训练：分布式训练可以将模型和数据集分散到多个GPU上进行训练，从而使每个GPU需要的内存更少。