except RuntimeErrorase:if'out of memory'instr(e):print("CUDA内存不足,尝试减少批量大小...")torch.cuda.empty_cache()# 清理缓存 input=torch.randn(16,3,224,224).cuda()# 减小批量大小后重试 output=model(input) 2. 累积梯度示例 通过累积梯度,你可以在不增加显存压力的情况下训练更大批量的数据。...
当遇到 torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory 错误时,这通常意味着你的CUDA(GPU)内存不足以支持当前的计算需求。这个问题在深度学习训练过程中尤为常见,尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时。以下是一些解决此问题的步骤和策略: 1. 分析错误原因 确认错误类型:首先确认错误是由于CUDA内存不足引起的。
报错:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 5.66 GiB (GPU 0; 12.00 GiB total capacity; 2.88 GiB already allocated; 1.68 GiB free; 8.22 GiB reserved in total by PyTorch) 这个错误提示表明在进行CUDA操作时,显存不足。你的GPU有12.00 GiB的总容量,但已经有2.88 GiB的显存被使用了,剩...
开启FP16,就是浮点数截断,可以省一大部分显存 改代码参考hugging face的gradient checkpoint方法,前向传播不计算梯度,反向传播的时候才计算梯度,用时间换显存。参考:https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/80540fb4bf4dad118d87d42bd2fb55e6f3b96f16/llava/train/train.py#L816 改代码用deepspeed启动,部分t...
即使显存看似充足，也可能会遇到“out of memory”错误。这背后有多种原因，包括显存碎片化、CUDA上下文...
在我看完这篇文章探究CUDA out of memory背后原因,如何释放GPU显存?。 可以把CUDA当前的数据空间看成一个队列,队列中有两种内存——激活内存(Activate Memory)和失活内存(Unactivate Memory)。当一块内存不再被变量所引用时,这块内存就由激活内存转为失活内存,但它仍然存在于这个数据队列中。 而对于我们上面的...
“cuda is out of memory” 或“cuda内存不足” 是一个常见的错误信息,它表明你正在尝试使用的CUDA内存已经用完。这可能是由于以下原因: 1. 程序中分配了太多的内存:如果你的程序在GPU上分配了太多的内存,比如大量的数组或矩阵,那么可能会耗尽CUDA内存。 2. 并行度太高:如果你在GPU上运行太多的线程或执行太多...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 38.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 9.71 GiB already allocated; 5.56 MiB free; 9.82 GiB reserved in total by PyTorch) 应该有三个原因 GPU还有其他进程占用显存,导致本进程无法分配到足够的显存 ...
你显卡的显存不爆掉才怪。显存4G能出512×512的图就已经不错了。其他各种插件额外的使用就不用考虑了。可以使用放大插件进行图片放大,直接出大图是不用考虑了。想要配合controlnet的使用。那你得额外给予他1gb的显存。嗯,单独生成图片都不止4g了,你还想用额外的插件搭配使用,别考虑太多。而努力工作,努力赚钱,更换...