RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.25 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.90 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.03 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 、

您遇到的错误是由于CUDA内存不足导致的。这意味着您的GPU内存不足以分配所需的2.25 GiB内存。

出现这种情况有几种解决方法：

1. 减少模型的大小：如果您使用的是大型模型，可以尝试使用更小的模型或减少模型的参数数量。

2. 减少批处理大小：减少每个批次中的样本数量。较小的批处理大小会减少每个批次所需的内存。

3. 使用更大的GPU：如果您有可用的更大内存容量的GPU，可以尝试将计算迁移到该GPU上。

4. 禁用梯度计算：如果您不需要进行梯度计算，可以尝试在前向传递期间禁用梯度计算。这可以通过将模型设置为eval模式来实现。

5. 释放已分配的内存：在每个训练迭代之后，可以手动调用`torch.cuda.empty_cache()`来释放已分配的内存。

6. 使用分布式训练：如果您有多个GPU可用，可以尝试使用分布式训练来将工作负载分布到多个GPU上，从而减少每个GPU上的内存需求。

7. 设置`max_split_size_mb`参数：在PyTorch中，您可以尝试将`max_split_size_mb`参数设置为较小的值，以避免内存碎片化。

请根据您的具体情况选择适合您的解决方法。希望以上建议对您有所帮助！

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.92 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 417.67 MiB already allocated; 2.40 GiB free; 456.00 MiB reserved in total by PyTorch)

这个错误通常表示您的 GPU 内存不足，无法为您的模型分配所需的内存。您可以尝试以下解决方法：

1. 减小您的模型的大小，例如减少层数或减小每层的神经元数量。
2. 减小您的 batch size，这样每次只会向 GPU 中传送更少的数据。
3. 尝试使用更大的 GPU，如果您使用的是云服务提供商的 GPU，则可以尝试切换到更大的 GPU 实例。
4. 尝试使用混合精度训练，这可以减少 GPU 内存的使用量。
5. 如果您的模型有多个输入和输出，可以尝试使用 PyTorch 的 DataParallel 模块，这可以让您的模型在多个 GPU 上并行处理，从而减少每个 GPU 上的内存使用量。

如果以上方法都无效，您可能需要考虑使用分布式训练或减小您的数据集大小。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.76 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 20.30 GiB already allocated; 0 bytes free; 20.30 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误提示说明在尝试分配显存时，CUDA（用于GPU计算的软件平台）已经没有足够的内存可用。

具体而言，错误信息显示尝试分配3.76 GiB的内存，但GPU的总容量为24.00 GiB，已经分配了20.30 GiB，没有剩余内存可用，总共保留了20.30 GiB的内存供PyTorch使用。

这种情况下，有几个可能的解决方案：

1. 减少显存需求：优化模型、减少批量大小或图像尺寸等，以减少对显存的需求。
2. 使用更大的GPU：如果有其他GPU可用，尝试切换到容量更大的GPU。
3. 释放已分配显存：使用`torch.cuda.empty_cache()`释放已分配的显存，然后重新运行代码。
4. 重新启动计算机：在某些情况下，重新启动计算机可以释放被占用的显存。

根据具体情况采取适当的解决方案，以确保能够成功分配足够的显存。