Tried to allocate 1.34 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.45 GiB already allocated; 0 bytes free; 6.64 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 09:09:07 浏览: 78
这是一个 PyTorch 的错误信息,意思是尝试在 GPU 上分配 1.34 GiB 的内存,但是 GPU 的总容量为 8.00 GiB,已经有 6.45 GiB 的内存被分配了,没有剩余的内存可用,总共有 6.64 GiB 的内存被 PyTorch 预留。如果预留的内存 >> 已分配的内存,可以尝试设置 max_split_size_mb 以避免内存碎片化。你可以查看 PyTorch 的内存管理文档和 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 了解更多信息。
相关问题
CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 7.16 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.24 GiB reserved in total by PyTorch)
这个错误通常表示您的GPU内存不足以容纳模型和数据,导致分配内存失败。解决这个问题的方法有以下几种:
1. 减少批量大小(batch size),以减少每次需要分配的内存量。
2. 减少模型的大小,可以尝试减少模型中的参数数量或层数。
3. 使用更高显存的GPU,可以考虑使用更高显存的GPU,以便容纳更大的模型和数据。
4. 使用分布式训练,可以将模型和数据分布到多个GPU上进行训练,以减少每个GPU需要承担的内存压力。
5. 释放不必要的内存,可以在训练过程中定期调用PyTorch的`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放不必要的内存。
希望这些方法能够帮助您解决问题。
CUDA out of memory. Tried to allocate 1.56 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.30 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.31 GiB reserved in total by PyTorch)
这个错误表示在尝试分配内存时,CUDA已经没有足够的空闲内存。这可能是由于模型或数据的大小超过了GPU的可用内存限制。
您可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 减小批量大小(batch size):减小每次训练时的批量大小,这样可以减少GPU内存的使用量。您可以尝试将批量大小减小到一个较小的值,然后逐渐增加以找到适合您GPU内存容量的最佳值。
2. 降低模型的复杂度:如果模型太复杂,会占用更多的内存。您可以尝试减少模型的层数、减少每层的神经元数量或使用更小的模型。
3. 使用更低精度的数据类型:PyTorch支持使用半精度(half precision)数据类型来减少内存占用。您可以尝试将模型和数据转换为半精度(torch.half)来减少内存使用。
4. 清理内存:在训练过程中,及时释放不再使用的变量和缓存,可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU缓存。
5. 使用更大的GPU:如果您的GPU内存仍然不足,您可以尝试使用具有更大内存容量的GPU来解决问题。
请注意,以上方法可能需要适应您的具体情况进行调整。同时,确保您的GPU驱动程序和CUDA版本与PyTorch兼容也是非常重要的。
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