CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capac

这个问题通常是由于CUDA程序尝试在GPU上分配的内存超过了其总容量所引起的。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少内存使用：可以尝试减少模型的规模或者批处理大小，以降低内存需求。

2. 使用更小的模型：如果模型太大，可以尝试使用更小的模型或者剪枝模型来减少内存需求。

3. 减少其他应用程序的内存使用：关闭其他占用GPU内存的应用程序，以释放更多的内存给当前应用程序使用。

4. 使用更高容量的GPU：如果您有条件，可以考虑使用内存容量更高的GPU。

5. 分布式训练：如果您的模型和数据量非常大，可以考虑使用分布式训练来将计算负载分散到多个GPU上。

希望以上方法对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

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 ]

runtimeerror: cuda out of memory. tried to allocate 14.00 mib (gpu 0; 10.76

这个错误是由于CUDA内存不足引起的。其中，(GPU 0) 表示第一个GPU设备。在你的代码或运行任务中，尝试分配了14.00 MIB（兆字节）的内存，但由于当前CUDA设备的内存不足，无法完成该分配操作。

要解决这个问题，你可以尝试下列方法：

1. 减少内存需求：检查你的代码，看看是否可以减少内存的使用量。例如，可以通过减少模型的大小、降低数据精度或减少批处理大小来减少内存需求。

2. 释放已占用内存：在每次使用完CUDA设备后，及时释放已分配的内存。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放缓存中占用的内存。

3. 使用更大的显卡：如果你的显卡内存无法满足需求，可以考虑使用具有更大内存的显卡，或者尝试在更高配置的计算环境中运行任务。

4. 使用分布式训练：如果你有多个GPU设备，可以尝试使用分布式训练来将计算负载分散到多个设备上，以减少每个设备上的内存需求。

总之，"RuntimeError: CUDA out of memory" 表示CUDA设备内存不足，你需要采取措施来减少内存需求或增加可用内存，以解决这个问题。