tried to allocate 20.00 mib (gpu 0; 4. 文心快码 OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误表明在使用CUDA进行GPU加速计算时,GPU的显存不足以满足当前程序的需求。针对你提到的错误信息“tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity)”以及你的GPU内存限制(4GB),我将从以下几个方面进行...
🐾深入解析CUDA内存溢出: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 4.19 GiB already allocated; 2.39 GiB free; 4.51 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid...
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...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.44 调试手写数字识别代码时出现的问题,将cpu的代码改用gpu训练时虽然可以训练,详见上一条博客(Mnist手写数字识别cpu训练与gpu训练),但是会出现Error。查找资料后以下是解决过程。 一、调整前代码&调整后代码 ...
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。 而对于我们上面的代码,train_total_loss+=loss,其中每一步的loss都是失活内存。 解决办法:...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.00 GiB total capacity; 8.53 GiB already allocate; 我运行几次代码,调试不同的batch参数,发现最终GPU的11G的内存会一直不断增加,如果在你的epoch跑完之前,使用的GPU增加到超出最大范围将会出现报错,这种情况往往是代码的问题,因为模...
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. See documentatio...
outputs = Net_(inputs) ---错误代码的位置。 原因二:GPU没有选对 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2, 3" 查看性能,发现NVIDIA的只有GPU1,所以改成如下: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 若是不能在GPU上跑,直接改到CPU上跑,修改如下: ...
GPU 服务器cuda out of memory 1.nvidia -smi 可以查看到当前显卡的memory,可以选择memory剩余多的跑代码 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"#指定在哪块卡上跑代码 2.由于非正常退出会导致即使代码停止运行,但是占着的memory依然在。那么需要 ps -aux...
max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 这是报显卡内存不足。 二、报错原因 直接原因:机器显存太小,穷; 根本原因:给模型的prompt太长。 prompt是由history与query进行拼接得到,在chat()方法中,将每一轮历史问答记录old_query、response与...