cuModuleGetLoadingMode
时间: 2024-04-24 07:25:08 浏览: 10
引用\[1\]中提供了几种解决"RuntimeError: CUDA out of memory"错误的方法。首先,可以尝试直接使用具有大显存的显卡来解决问题。如果这不可行,可以尝试调小batch_size,减少每次计算的数据量。另外,在验证模型代码前插入`with torch.no_grad()`可以避免计算梯度,提高效率。将`pin_memory`设置为False也可能有效,因为这样可以加快将数据从内存转移到GPU显存的速度。最后,可以使用代码清理内存的方法来释放GPU缓存。
引用\[2\]提供了另一种解决方法,即使用较小的网络模型。如果之前使用的是较大的模型,可以尝试使用较小的模型,如将yolov5l模型改为yolov5m或yolov5s模型,以减少计算量。此外,在改进模型时,可以减少一些不是特别必要的层级运算,以释放内存。
引用\[3\]中提到了"cuModuleGetLoadingMode"的问题,但是没有提供具体的解决方法。根据提供的信息,如果保留的内存远大于已分配的内存,可以尝试设置`max_split_size_mb`来避免内存碎片化。可以参考PyTorch的内存管理文档和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF进行更多了解。
综上所述,根据提供的引用内容,可以尝试使用上述方法来解决"cuModuleGetLoadingMode"的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决方法:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB](https://blog.csdn.net/qq_44504069/article/details/130615637)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate xxx MiB 报错处理方案](https://blog.csdn.net/m0_64531459/article/details/127487627)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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