在使用PyTorch CUDA时,遇到“out of memory”错误并不总是意味着显存绝对不足。上述表格中列出的各种原...
这个僵尸进程的产生原因是:用jupyter和vscode运行代码,停止运行后会出现显存不释放的问题 当然,这个适用...
1、内存碎片化:即使显存总量足够,如果显存被分割成了多个小块,某些大型张量可能无法在这些小块中找到...
可能有碎片化的显存,不连续,所以显示OOM。解决办法报错信息里也给你了,可以试下:PYTORCH_CUDA_ALLOC_...
非连续显存了吧,比如你的代码运行时需要10g的连续显存,你通过nvidia-gmi查到还有15g可用显存,但是你...
我有一个朴素的经验 内存最好比你任务需求的显存总量要大。原理我也不太懂。
即使有大量的显存剩余,也会报错,而且不是cpu out of memory,而是 cuda out of memory。
如果是windows平台,任务管理器显示的显存占用量有时会不准确,可以尝试关闭一些图像相关的软件,比如ps,...
你怎么看出来显存够用的?一般这个保存就是内存不够了
有可能是torch和cuda版本不对,你要不去colab跑下看看要多少显存