OutOfMemoryError('CUDA out of memory. Tried to allocate 6.91 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 7.85 GiB already allocated; 13.73 GiB free; 8.04 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: 2023-11-06 20:38:27 浏览: 30
这是一个错误信息,意思是CUDA内存不足,尝试分配6.91 GiB的内存(GPU 0总容量为24.00 GiB,已分配了7.85 GiB,还剩13.73 GiB可用,PyTorch总共预留了8.04 GiB的内存)。如果预留的内存>>已分配的内存,请尝试设置max_split_size_mb以避免碎片。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档。
相关问题
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.56 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 15.26 GiB already allocated;
这个错误表示在尝试分配4.56 GiB的内存时,出现了CUDA内存不足的问题。GPU 0的总容量为24.00 GiB,已经分配了15.26 GiB的内存。这意味着还剩余8.74 GiB的可用内存。
要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 减少模型的内存占用:可以考虑使用更小的模型或者减少批次大小(batch size)来降低内存需求。
2. 释放已分配的内存:在代码中,你可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来手动释放一些已分配的内存。
3. 使用更大的GPU:如果你有多个GPU可用,尝试切换到具有更大内存容量的GPU。
4. 检查代码中是否存在内存泄漏:确保你的代码中没有任何内存泄漏问题,比如没有正确释放不再使用的变量或张量。
希望以上方法能够帮助你解决CUDA内存溢出的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.34 GiB. GPU
这个错误信息表明,在你的程序中请求了超过GPU显存可用空间的内存。通常出现这个问题的原因是你的模型或者数据集过大,而显存不足以存储它们。为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 减少batch size:batch size 越大,模型需要的内存也就越多。可以尝试减小batch size,以便模型可以适应可用的显存。
2. 减少模型的参数量:可以考虑使用更小的模型或者减少模型中的某些层数或参数量,以便模型可以适应可用的显存。
3. 使用更高内存的显卡:如果你的显卡内存不足,可以考虑使用更高内存的显卡。
4. 使用分布式训练:分布式训练可以将模型和数据集分散到多个GPU上进行训练,从而使每个GPU需要的内存更少。
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