打开一个代码编辑器(如 VSCode 或 PyCharm),然后创建一个新的 Python 文件,命名为cuda_config.py。 代码如下: importos# 设置 CUDA 内存分配配置# 这个配置是告诉 CUDA 如何处理内存分配,'max_split_size_mb' 表示最大分配的内存块大小os.environ['PYTHONCUDA_ALLOC_CONF']='max_split_s
importosimporttorchimporttorchvision.modelsasmodels# 设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFos.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:128'# 确保使用 CUDAdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')# 加载一个预训练的模型model=models.resnet50(pretrained=True).to(device)#...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 304.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 142.76 MiB already allocated; 6.32 GiB free; 158.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documen...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True" 这告诉PyTorch分配器分配可以在将来扩展的块。但是,如果大小变化太大,它仍然可能无法解决问题。 所以我们智能手动来进行优化,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。 比如最简单的将数据填充到相同的大小。或者可以通过运行具有最大输...
@echo offsetPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32 #解决Pytorch的显存碎片化导致的CUDA:Out Of Memory问题,参考https://blog.csdn.net/MirageTanker/article/details/127998036setPYTHON=C:\Users\86147\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe #换成你的路径setGIT=setVENV_DIR=setCOMMANDLIN...
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 星の梦 举人 5 群里有人说是正负样本匹配tal爆显存了, 数据集中的有些图片可能目标实例太多了,这样的话怎么整,分割下图片吗?但我同门就没遇到这问题登录百度账号 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 ...
在Python中,设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量非常简单,通过os.environ字典来进行设置。 3.1 在脚本中设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']='1'# 后续的CUDA相关代码 3.2 在命令行中设置 ...
os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:32' # 设置work目录 os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+"/work/" os.environ['HF_MODULES_CACHE'] = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+"/work/" ...
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 那么就说明显存已经不够用了。 最后,运行命令开始训练: python3 train.py -c configs/config.json -m 44k 终端会返回训练过程: D:\work\so-vits-svc\workenv\lib\site-packages\torch\optim\lr_scheduler.py:139: UserWarning: ...
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 这就是所谓的"爆显存问题"。 一般情况下,是因为当前GPU的显存不够了所导致的,可以考虑缩小torch分片文件的体积: set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:60 如果音频文件实在过大,也可以通过ffmpeg对音频文件切片操作,分多次进行...