PyTorch提供了一些内存管理工具,可以帮助优化显存使用。例如,可以通过设置环境变量来调整PyTorch的内存分配策略,以避免内存碎片化。 python import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" 此外,PyTorch还提供了torch.cuda.memory_summary()函数,可以用来查看显存的使用情况,帮助诊断内...
由于PyTorch等深度学习框架的动态内存分配策略,显存中的内存块可能变得非常碎片化,导致即使有足够的总显存,也会出现’CUDA: Out of Memory’错误。 显存碎片化与PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 为了解决这个问题,PyTorch提供了一些环境变量配置选项,允许用户自定义CUDA内存分配策略。其中,PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个重要的环境...
exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6,max_split_size_mb:128 如果你在Jupyter或Colab笔记本上,在发现RuntimeError: CUDA out of memory后。你需要重新启动kernel。 使用多 GPU 系统时,我建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量...
torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDA out of memory. Tried to allocate 88.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 23.65 GiB of which 17.06 MiB is free. Process 205137 has 23.62 GiB memory in use. Of the allocated memory 19.40 GiB is allocated by PyTorch, and 140.82 MiB is reserved by PyTorch...
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6,max_split_size_mb:128 如果你在Jupyter或Colab笔记本上,在发现RuntimeError: CUDA out of memory后。你需要重新启动kernel。 使用多 GPU 系统时,我建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来选择要使用的 GPU。
环境配置方法1,2023最新pytorch2.0 gpu cuda安装教程 # 分割线,2023最新pytorch2.0 gpu cuda安装教程 两种方法:从官网选择用cuda命令或者pip命令,官方直达 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 #cu113表示cuda是11.3版本 ...
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True" 1. 2. 4. 使用多 GPU 或分布式训练 如果单个 GPU 的显存不足以支持模型训练,可以尝试使用多个 GPU 进行分布式训练。PyTorch 提供了torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块来支持多 GPU 训练。
刚开始遇到这个问题,去百度搜了下,很多都是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32,但是这个方案对于我的问题没有用,后又去了sam的官方github项目的issue板块,发现在设置推理参数时,将 points_per_batch设置为2即可,即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=2). ...
392.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.45 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.47 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentati...
在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案,并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析,探讨内存管理、优化技巧,以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环...