CUDA out of memory. Tried to allocate 142.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.02 GiB already allocated; 132.45 MiB free; 2.16 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误提示是指在使用PyTorch进行模型训练时，GPU内存不足，无法分配足够的内存来完成当前的操作。可能是由于模型过大或者输入数据过大导致的。解决方案包括：

1. 减小batch size，尝试使用更小的batch size训练模型；
2. 减小模型的输入大小，可以尝试将输入数据进行缩放或者裁剪；
3. 减小模型的层数或者减小每层的神经元数量，尝试使用更小的模型进行训练；
4. 尝试使用更大的GPU或者使用多GPU并行训练；

如果以上方法都不能解决问题，可以考虑使用更加高效的模型或者算法来进行训练。

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 1.92 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.15 GiB already allocated; 0 bytes free;

这个错误提示表明在进行CUDA操作时，显存不足。你的GPU有4.00 GiB的总容量，但已经有2.15 GiB的显存被使用了，显存已经完全被占用。这种情况下，你可以考虑以下几种方法来解决显存不足的问题：

1. 减少批次大小（Batch Size）：减少每次训练或推理时的批次大小，以降低显存的需求。较小的批次大小可能会增加训练时间，但可以减少显存压力。

2. 减少模型大小：如果你使用的是大型模型，可以尝试减少模型的大小，以减少显存使用量。这可以通过减少网络层数、减少隐藏单元数量或使用更小的嵌入向量等方式实现。

3. 使用更低精度的数据类型：将模型参数和激活值从32位浮点数（float32）转换为16位浮点数（float16），可以减少显存的使用。在PyTorch中，你可以使用.half()方法将模型转换为使用半精度浮点数。

4. 清理显存：在每个训练迭代或推理之后，通过调用torch.cuda.empty_cache()清理未使用的显存碎片。这样可以释放一些显存，但可能会略微增加训练时间。

5. 升级GPU：如果你经常遇到显存不足的问题，考虑升级到具有更大显存容量的GPU。

希望以上方法对解决显存不足的问题有所帮助。