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是一个重要的环境变量,它允许用户设置内存分配器的配置。 max_split_size_mb是PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的一个重要参数,它定义了当分配一块内存时,CUDA内存分配器可以将其拆分的最大大小(以MB为
训练Pytorch 模型时会遇到CUDA Out of Memory的问题,大部分情况下是模型本身占用显存超过硬件极限,但是有时是Pytorch 内存分配机制导致预留显存太多,从而报出显存不足的错误,针对这种情况,本文记录 Pytorch 内存分配机制,与通过配置max_split_size_mb来解决上述问题。 问题复现 假如我们当前的显存分配如上图所示,假设当...
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). 经过测试,基本当图片...
importos# 设置环境变量os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:64,garbage_collection_threshold:0.5"importtorch# 检查 CUDA 是否可用iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")print("CUDA is available. Allocating memory...")else:device=torch.device("cpu")print("CUD...
这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。 setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:3950importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:3950"...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个环境变量,允许您自定义 PyTorch 在 CUDA 上的内存分配行为。通过调整此配置,您可以提高模型训练的成功率,同时避免不必要的内存开销。 常见的配置选项 max_split_size_mb: 设置每次分配的最大内存块,单位为 MB。 garbage_collection_threshold: 设置垃圾回收的阈值。
环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中指定了一个阈值max_split_size_mb,有两种情况不会在此步骤分配: 需要的 size 小于阈值但查找到的 Block 的比阈值大(避免浪费block); 两方都大于阈值但 block size 比需要的 size 大得超过了 buffer(此处是 20MB,这样最大的碎片不超...
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:326.关闭apex 不知道为什么会这样?7.pytorch版本的问题 我遇到了同样的问题,并通过使用代码 11.3 将 PyTorch 版本从 1.10.1 降级到 1.8.1 来解决它。 就我而言,我使用的是 GPU RTX 3060,它仅适用于 Cuda 11.3 或更高版本,当我安装 Cuda 11.3 时,它附...
...export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 代码案例 以下是一个简单的PyTorch模型训练示例,展示了如何应对CUDA内存溢出问题: import...配置环境变量,减少内存碎片化 总结 本文深入探讨了PyTorch中遇到的CUDA out of memory错误,提供了一系列解决方案和优化技巧,包括调整批量大小、模型简化、梯度累积...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.25 GiB already allocated; 63.28 MiB free; 2.66 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation...