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
时间: 2024-02-17 19:26:56 浏览: 46
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。
相关问题
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.67 GiB a
vailable; 40.00 KiB already allocated; 19.94 MiB free; 4.00 MiB cached)
This error message indicates that the program tried to allocate 20.00 MiB of memory on the GPU, but there was not enough memory available. The GPU has a total capacity of 2.00 GiB, but only 1.67 GiB was available at the time. 40.00 KiB had already been allocated, leaving only 19.94 MiB free. Additionally, 4.00 MiB had been cached, which means that it was reserved for future use but not currently in use.
To resolve this issue, you can try one or more of the following:
1. Reduce the size of the input data or the size of the model being used. This will reduce the amount of memory required.
2. Increase the GPU memory capacity. If possible, add more memory to the GPU or switch to a GPU with a larger memory capacity.
3. Use a smaller batch size. This will reduce the amount of memory required for each iteration.
4. Use gradient checkpointing. This technique allows the model to compute gradients for small subsets of parameters at a time, reducing the amount of memory required.
5. Use mixed precision training. This technique allows the model to use 16-bit floating point numbers instead of 32-bit, reducing the amount of memory required.
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.21 G
这个错误表示在分配CUDA内存时出现了问题,因为GPU的内存不足。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题:
1. 减少模型的大小:如果你使用的模型比较大,可以尝试使用更小的模型或减少模型的参数数量。
2. 减少批次大小:减少每个批次中样本的数量,以减少内存的使用量。
3. 释放不必要的内存:在每个批次处理完后,通过调用`torch.cuda.empty_cache()`释放不必要的内存。
4. 使用更高容量的GPU:如果你有更高容量的GPU可用,可以尝试切换到使用该GPU。
5. 使用分布式训练:如果你有多个GPU可用,可以尝试使用分布式训练将模型参数分布到多个GPU上,以减少单个GPU上的内存使用。
请注意,如果你的代码在CPU上运行正常,但在GPU上出现内存问题,那么很可能是由于GPU的内存限制导致的。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)