data = data.cpu() target = target.cpu() torch.cuda.empty_cache()

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是将数据和目标数据从GPU上移动到CPU上，并清空GPU上保存的缓存，以释放GPU上的内存空间。通常在训练深度学习模型时，会将数据和目标数据加载到GPU上进行计算，但是由于GPU内存空间有限，需要在处理完数据后及时清空GPU上的缓存，否则可能会导致内存不够用的问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB

这个错误是由于在使用PyTorch运行时，尝试在GPU上分配内存超出了可用的内存容量引起的。根据错误信息，可以尝试以下方法解决：

1. **减少模型的大小**：可以考虑减少模型的大小，例如通过选择更小的模型、减少模型的层数或通道数等方式，来降低内存需求。
2. **减少批量大小**：尝试减少输入数据的批量大小，降低每次前向计算所需的内存。可以尝试减小`batch_size`参数的值。
3. **释放不需要的显存**：在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放不需要的显存。
4. **启用混合精度训练**：可以尝试启用混合精度训练，即使用半精度浮点数(`torch.float16`)代替默认的单精度浮点数(`torch.float32`)。这可以显著降低内存使用，但可能会影响模型的训练效果。
5. **调整PyTorch内存管理设置**：可以尝试调整PyTorch的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb`来避免内存碎片化。可以在PyTorch的文档中查找有关内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的详细信息。

如果上述方法无效，还可以尝试通过增加GPU的内存容量来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/Hello_World1023/article/details/130355998)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 400.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB ...](https://blog.csdn.net/mjmald/article/details/131923220)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 76.00 MiB

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容量引起的。根据错误信息，可以尝试以下方法解决：
1. 减少模型的大小：可以考虑选择更小的模型，减少模型的层数或通道数等方式来降低内存需求。
2. 减少批量大小：尝试减少输入数据的批量大小，降低每次前向计算所需的内存。可以尝试减小`batch_size`参数的值。
3. 释放不需要的显存：在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放不需要的显存。
4. 启用混合精度训练：可以尝试启用混合精度训练，即使用半精度浮点数(`torch.float16`)代替默认的单精度浮点数(`torch.float32`)。这可以显著降低内存使用，但可能会影响模型的训练效果。
5. 调整PyTorch内存管理设置：可以尝试调整PyTorch的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb`来避免内存碎片化。可以在PyTorch的文档中查找有关内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/Hello_World1023/article/details/130355998)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 400.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB ...](https://blog.csdn.net/mjmald/article/details/131923220)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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