CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.01 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.04 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: 2023-09-26 13:09:04 浏览: 52
这个错误提示意味着您的GPU内存不足以容纳当前的模型参数和计算图,需要释放一些内存或者调整模型结构。
以下是一些可能有用的解决方法:
1. 减小batch size:减小batch size可以减少每个batch的计算量,从而减少GPU内存的使用。您可以尝试减小batch size来解决这个问题。
2. 减少模型参数:如果模型参数太多,会占用大量的GPU内存。您可以尝试减少模型参数或使用更小的模型来解决这个问题。
3. 使用更大的GPU:如果您的GPU内存不足,您可以考虑使用更大的GPU,以便能够容纳更多的模型参数和计算图。
4. 分布式训练:使用分布式训练可以将训练任务分配到多个GPU上,从而减少每个GPU的内存使用。
5. PyTorch的内存管理:您可以使用PyTorch的内存管理工具来管理GPU内存的使用。例如,您可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放未使用的缓存内存。
6. 使用max_split_size_mb:您可以使用`max_split_size_mb`参数来避免GPU内存碎片化,从而提高GPU内存的利用率。您可以在PyTorch文档中查看有关内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的详细信息。
相关问题
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated
这个错误信息表示在训练模型时,尝试分配96.00 MiB的内存,但GPU显存容量为2.00 GiB,已经分配了1.65 GiB,只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段,可以添加代码来释放不需要的变量和缓存,以释放显存。
请注意,这只是一些常见的解决方法,具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.31 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.34 GiB reserved in total by PyTorch)
这个错误表示在尝试分配20.00 MiB的内存时,CUDA GPU的内存已经用完了。这可能是因为你的模型或数据集太大,超出了GPU的容量限制。解决这个问题的一种方法是减少模型大小或使用更小的数据集。你还可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 减少批次大小(batch size):减少每次训练中的样本数量,这将减少对GPU内存的需求。
2. 使用更小的模型:如果可能的话,可以尝试使用更小的模型或者减少模型的层数和参数量。
3. 使用更高性能的GPU:如果你使用的是较旧或较低性能的GPU,可能会遇到内存不足的问题。考虑升级到具有更大内存容量的GPU。
4. 清理GPU内存:在每个训练迭代之后调用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU内存。
如果上述方法都无法解决问题,那可能需要考虑使用分布式训练或者在云平台上使用更强大的GPU来处理大型模型和数据集。