OutOfMemoryError: pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory
时间: 2023-10-06 22:06:49 浏览: 49
这个错误提示表明在创建新的线程时,由于内存不足而失败了。
在Android中,每个线程都需要一定的内存空间来保存它的执行栈。根据你的错误提示,每个线程需要1040KB的栈空间。如果系统内存不足,就无法为新线程分配足够的内存空间,从而导致线程创建失败。
有几种方法可以尝试解决这个问题:
1. 减少线程数:如果你的应用程序创建了大量的线程,可以尝试减少线程数,这样每个线程就会使用更少的内存空间。
2. 增加设备内存:如果你的设备内存不足,可以尝试增加设备内存,例如通过添加SD卡或升级设备。
3. 减少线程栈大小:如果你的线程栈比较大,可以尝试减少线程栈大小,这样每个线程就会使用更少的内存空间。可以通过设置线程属性来减少线程栈大小。
4. 优化代码:优化代码也可以减少内存使用量。例如,可以尝试使用更少的对象、减少内存泄漏等。
希望这些方法能够帮助你解决这个问题。如果你有任何问题或疑问,请随时问我。
相关问题
代码解释:java.lang.OutOfMemoryError: pthread_create (1040KB stack) failed: Try again
这个错误通常发生在 Android 应用程序中,它表示在创建线程时内存分配失败。具体地说,错误信息中的“1040KB stack”表示线程所需的堆栈大小超过了可用内存的限制。这个错误通常是由于应用程序使用了过多的内存,导致没有足够的内存分配给新线程。解决这个问题的方法通常是优化应用程序的内存使用,例如减少对象的创建和销毁、使用更高效的算法和数据结构等。另外,也可以尝试增加可用内存的限制,例如使用更高配置的设备或者增加 JVM 的堆空间大小。
OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
当你在运行PyTorch代码时遇到"OutOfMemoryError: CUDA out of memory"错误,这意味着你的GPU显存不足。这个问题通常是由于之前的训练占用了显存并没有被释放所导致的。
解决这个问题的方法有几种:
1. 可以尝试减小batch size(批大小)。减小每次训练时加载到显存的数据量可以减少显存的使用量。
2. 当你从PyTorch张量中取出标量值时,使用`.item()`属性而不是保留整个张量。这可以减少显存占用。
3. 可以在测试阶段添加代码来及时释放显存。一个常见的方法是使用`torch.cuda.empty_cache()`方法来释放PyTorch的缓存,从而释放一部分被PyTorch占用的GPU内存。
综上所述,有几种解决"OutOfMemoryError: CUDA out of memory"错误的方法:减小batch size、使用`.item()`属性和使用`torch.cuda.empty_cache()`方法释放显存[3]。