CUDA out of memory. Tried to allocate 246.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.06 GiB already allocated; 210.20 MiB free; 2.12 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

这个错误意味着你的GPU内存不足，PyTorch尝试分配内存时失败了。有几种方法可以解决这个问题：

1. 减少批量大小（batch size）：减少每批次输入的样本数量，这将减少每个批次所需的内存量。

2. 减少模型大小：如果模型非常大，可以尝试减小模型大小，例如减少隐藏层数、减小隐藏层的维度或减少参数的数量。

3. 降低精度：可以尝试使用低精度浮点数（如float16）来减少内存需求。

4. 使用更大的GPU：如果你的GPU内存较小，可以尝试升级到更大内存的GPU。

5. 在多个GPU上运行模型：如果你有多个GPU，可以使用数据并行（data parallelism）或模型并行（model parallelism）来在多个GPU上拆分模型，从而减少每个GPU上的内存需求。

6. 使用 PyTorch提供的内存管理功能，如max_split_size_mb，来避免内存碎片化。

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 ]

CUDA out of memory. Tried to allocate 320.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacit解决

CUDA out of memory是指在使用CUDA进行计算时，尝试分配内存失败的错误。根据提供的引用，这个错误在不同的场景下发生，并且尝试分配的内存大小也不同。

解决方法通常有以下几种：
1. 减少内存使用：可以尝试减少模型的参数量、减小batch size或者降低输入数据的维度，以减少内存占用。
2. 释放内存：在每次迭代后手动释放不再需要的变量，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数释放缓存的GPU内存。
3. 使用更大容量的GPU：如果你的GPU内存不足以满足模型的需求，可以考虑使用更大容量的GPU或者升级硬件设备。
4. 使用混合精度训练：可以使用混合精度训练来减少内存占用。混合精度训练是指在计算过程中使用半精度浮点数（float16）进行计算，可以通过`torch.cuda.amp`模块实现。

根据提供的引用和中的错误信息，尝试分配的内存大小为16.00 MiB，总容量为6.00 GiB。解决办法可以参考上述的几种方法来解决内存不足的问题。

至于引用中的错误信息，尝试分配的内存大小为376.00 MiB，总容量为15.78 GiB，已分配的内存为13.66 GiB。这种情况下，可以尝试使用相同的解决办法来解决内存不足的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total capacity](https://blog.csdn.net/wyyy456/article/details/128629796)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【踩坑记录】RuntimeError: CUDA out of ... Tried to allocate 376.00 MiB (GPU 0； 15.78 GiB total capacit](https://blog.csdn.net/qq_39328436/article/details/126575076)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]