前几天在服务器上跑代码,碰见了一个新手级问题,却不好发现具体而言就是服务器显卡报:out of memory这时候运行nvidia-smi查看显卡状态,发现显卡基本没有占用进入python中import torch torch.rand(3).to.('cuda:0')测试显卡,依然报out of memory 但这时ps -aux | grep python后发现后台挂着好几个进程应该是这...
如果上述方法都无法解决问题,可以在PyTorch的GitHub仓库的issue tracker中搜索是否有类似的问题被报告,或者向PyTorch社区寻求帮助。 请注意,解决“out of memory”问题通常需要根据具体情况进行尝试和调整。不同的方法可能适用于不同的情况,因此建议逐一尝试上述方法,并根据实际情况进行调整。
多gpu出现出现out of memory 缘由 GPU可以极大的加速运算,特别是图像的运算。所以做图像处理不能不用。 那么就开始配置把。 在配置的过程中走了很多弯路。报了很多错误,终于配成功了。 测试GPU是否正常运行 使用官方给的代码 from theano import function, config, shared, sandbox import theano.tensor as T impor...
在用GPU 跑一些模型时,经常报显存不足(out of memory)地问题,因此今天简单分析一下显存的占用情况。 首先在 cmd 中通过 nvidia-smi 命令查看 GPU 的使用情况(如下图),从中可以看到显存占用情况 0Mib / 4096 Mib (中间那栏),显卡功率为 7W(最左边那栏,几乎等于没有),利用率为0%(最右边那栏)。 接下来...
"GPU out of memory"是指在使用GPU进行深度学习任务时,由于GPU显存不足,导致无法分配足够的显存空间来存储模型、数据和计算中间结果,从而导致程序运行失败。当显存被完全占用时,GPU无法继续进行计算,就会抛出"out of memory"错误。 以下是导致GPU显存不足的一些常见原因: ...
1.问题的产生原因 我的原始代码中使用了下列config设置函数 config.gpu_options.allow_growth = True 导致显存占用不断增长,直到超出gpu显存 2.网上查询的解决方案 限制显存占用上限,如下列语句所示 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.7 ...
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...
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式 今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory. 在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pytorch版本的问题,原来我的pytorch版本是0.4.1,于是我就把这个版本卸载,然后安装了...
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今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory. 在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pytorch版本的问题,原来我的pytorch版本是0.4.1,于是我就把这个版本卸载,然后安装了pytorch2.1.0,程序就可以神奇的运行了,不会再有OOM的提示...