OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.76 GiB total capacity; 11.58 GiB already allocated; 1.81 MiB free; 11.62 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

这个错误是由于在使用PyTorch时，尝试在GPU上分配的内存超过了可用的内存限制。这可能是由于模型或数据集过大导致的。您可以尝试以下几个方法来解决这个问题:

1. 减少批次大小(batch size)或缩小模型规模，以减少GPU内存的使用量。
2. 尝试使用更大的GPU或分布式训练。
3. 在训练之前清理GPU内存，可以使用PyTorch提供的torch.cuda.empty_cache()方法。
4. 尝试设置max_split_size_mb参数，以避免内存碎片化。具体的使用方法可以参考PyTorch官方文档中的Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF章节。

希望这些方法能够帮助您解决这个问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.76 GiB total capacity; 11.59 GiB already allocated; 1.81 MiB free; 11.62 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

这个错误通常是由于显存不足导致的。当你训练深度学习模型时，模型的参数和梯度需要存储在显存中，如果显存不够大，就会发生 CUDA out of memory 错误。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少 batch size：减少 batch size 可以降低显存的使用量，从而减少 CUDA out of memory 错误的出现。

2. 使用更小的模型：使用更小的模型可以减少模型参数的数量，从而减少显存的使用量。

3. 使用更高端的 GPU：更高端的 GPU 通常具有更大的显存，可以更好地满足深度学习模型的显存需求。

4. 使用分布式训练：使用分布式训练可以将模型参数和梯度分散到多个 GPU 上，并行训练模型，从而减少单个 GPU 的显存压力。

5. 使用 PyTorch 的自动混合精度（Automatic Mixed Precision，AMP）功能：AMP 可以在不降低模型精度的情况下，减少模型参数和梯度在显存中的占用量，从而减少 CUDA out of memory 错误的出现。

需要注意的是，以上解决方法并不是互相独立的，可以根据具体情况，采取不同的组合方式来解决 CUDA out of memory 错误。

另外，如果你想了解更多关于 PyTorch 的显存管理技巧，可以参考 PyTorch 官方文档中的 Memory Management 部分。

OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.76 GiB total capacity; 11.57 GiB already allocated; 1.81 MiB free; 11.62 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

这个错误是由于GPU内存不足引起的。你可以尝试通过以下方法来解决这个问题：

1. 减少模型的大小或者减少batch size，以减少GPU内存的占用。

2. 对于PyTorch来说，可以使用torch.cuda.empty_cache()来释放一些未被使用的GPU内存。

3. 调整max_split_size_mb的大小，以避免内存碎片。具体的设置方法可以参考PyTorch的文档。

4. 如果以上方法都不能解决问题，可以考虑使用更大的GPU或者使用多个GPU来分担计算负载。