torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 874.00 MiB (GPU 0; 23.70 GiB total capacity; 21.66 GiB already allocated; 317.94 MiB free; 22.99 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
时间: 2023-08-14 14:01:52 浏览: 40
这个错误通常表示在尝试分配额外的内存时,CUDA GPU 内存已经用完了。解决这个问题的方法有几种。首先,你可以尝试以下方法:
1. 减少模型的批处理大小(batch size):减小每个批次的样本数量可以减少对 GPU 内存的需求。
2. 减少模型的参数量:可以尝试使用更小的模型或者减少模型层数来减少内存占用。
3. 使用更大的 GPU:如果你的任务对 GPU 计算需求较大,可以考虑使用更大容量的 GPU。
4. 释放不需要的 GPU 内存:通过在代码中显式地释放不再需要的 Tensor,或者使用 `torch.cuda.empty_cache()` 来清空 GPU 缓存,可以释放部分内存。
另外,根据错误信息中提到的 `max_split_size_mb` 参数,你可以尝试设置该参数来避免内存碎片化。具体配置方法可以参考 PyTorch 的内存管理文档和 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 的相关文档。
希望这些方法能够帮助你解决 CUDA 内存不足的问题!如果有更多问题,请随时提问。
相关问题
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 ]
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...
### 回答1:
这个错误提示意味着你的GPU显存已经被占满了,无法再分配新的内存。解决这个问题的方法有以下几种:
1. 减小batch size:减小每个batch的大小,可以减少GPU内存的占用。
2. 减小模型大小:可以尝试减少模型的参数数量,或者使用一些轻量级的模型。
3. 分布式训练:使用多个GPU同时训练模型,可以分摊显存的占用。
4. 购买更大的显存:如果你的GPU显存太小,可以考虑购买显存更大的GPU。
5. 内存优化:优化代码中的内存使用,如避免重复计算,及时释放不需要的内存等。
需要根据实际情况选择适合自己的方法来解决该问题。
### 回答2:
这个错误是由于在使用PyTorch进行计算时,GPU内存不足所导致的。错误信息显示试图分配12.00 MiB的内存但GPU 0上的总内存只有1.96 GiB,并且已经被占用了。
出现这个错误时,有几个可能的解决方法:
1. 减少模型的规模:可以尝试减少模型的大小,减少参数数量或层数,以减少内存需求。
2. 减少批处理大小:减小每个批次的样本数量,以减少内存需求。可以调整数据加载器的batch_size参数。
3. 数据预处理:可以通过数据预处理来减少内存占用。例如,可以使用数据增强技术,如随机裁剪或图像缩放,来减少需要存储在内存中的图片数量。
4. 释放不必要的变量:可以通过手动释放不再使用的变量来释放内存,例如使用del语句。
5. 使用更大的GPU:如果可行的话,可以尝试使用更大内存容量的GPU。
6. 分布式训练:可以尝试使用分布式训练来将计算分配到多个GPU上,以减少单个GPU的内存负载。
7. 使用内存优化的模型:一些模型可能会有内存优化的版本,可以尝试使用这些版本来减少内存占用。
需要注意的是,以上方法可能不适用于所有情况,具体解决方法需要根据具体情况进行调整。一般来说,合理使用和管理GPU内存是避免此错误的关键。
### 回答3:
出现这个错误是由于GPU内存不足导致的。torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...
这个错误通常发生在我们尝试在GPU上分配更多内存时,但可用的内存不足以满足需求。在这种情况下,我们可以采取以下一些方法来解决问题:
1. 减少批次大小:减少每个批次中的样本数量,以减少对GPU内存的要求。
2. 释放不使用的变量:在模型训练过程中,及时释放不再需要的中间变量,以减少内存占用。
3. 使用更小的模型:如果模型过大,可以尝试使用更小的模型来减少GPU内存的需求。
4. 使用更低精度的数值类型:可以尝试使用半精度(half)而不是单精度(float)数值类型,以减少内存使用量。
5. 分布式训练:使用多个GPU来分布式训练模型,每个GPU负责一部分计算,从而减少每个GPU的内存需求。
6. 升级GPU内存:如果以上方法都无效,可能需要考虑升级GPU内存,以满足项目的需求。
需要根据具体情况来判断哪种方法最适合解决你的问题,或者可以结合多种方法来解决。