总结：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...
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、完整报错 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.41 GiB already allocated; 5.70 MiB free; 2.56 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. S...
batchsize设置:通常10到100,一般设置为2的n次方。 原因:计算机的gpu和cpu的memory都是2进制方式存储的,设置2的n次方可以加快计算速度。 Reference [1] RuntimeError: CUDA out of memory
最近跑代码时发现报错CUDA out of memory,进入linux终端查看GPU使用情况(nvidia-smi),结果如下: 我用的GPU序号是0,但这块被人占用了,所以我可以用剩下的3号和4号。 解决方案: 在代码中更改GPU使用序号(修改/添加代码): 1importos23os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1,2,3"4args.device = torch...
背景 因为GPU解码输出的像素格式是NV12,而NV12转换BGR24的耗时比YUV420转换BGR24要高4倍,因此使用scale_npp在GPU上将像素格式转为YUV420再输出。 同时,也需要使用fps filter来设置帧率。 同样使用FFmpeg的api,类似功能是命令行如下: ffmpe
1行代码消除PyTorch的CUDA内存溢出报错，这个GitHub项目揽星600+ 丰色 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI CUDA error: out of memory.多少人用PyTorch“炼丹”时都会被这个bug困扰。一般情况下，你得找出当下占显存的没用的程序，然后kill掉。如果不行，还需手动调整batch size到合适的大小……有点麻烦。...
简介: 已解决yolov5报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB 问题 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.34 GiB already allocated; 13.70 MiB free; 2.41 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory...
原因:没有指定GPU,导致内存不足 解决办法: 第一步:需要指定GPU,代码头部添加如下代码: importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 第二步:限制当前脚本可用显存,代码头部添加第一行,session 语句进行如第二行的修改 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) ...
4张3090 lora微调时报错 OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 214.00 MiB. GPU System Info / 系統信息 CUDA Version: 12.2, transformers Version: 4.42.2, Python 3.10.12 batch size设置为1,max_input_length: 4096, max_output_length: 2048...