os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="" 1. 步骤3:赋值max_split_size_mb:128给PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 现在,将max_split_size_mb:128赋值给PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF。这可以通过对os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]进行赋值来完成。 os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:...
一旦确认CUDA可用,下一步就是设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF。可以在命令行中执行以下命令: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" 1. 这条命令将最大分配大小设置为128MB,从而防止GPU内存碎片化。 如果你在Windows环境下,可以使用以下命令来设置环境变量: set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
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为单位)。通过适当设置这个参数,可以减少显存碎片化的程度。 如何设置max_split_size_mb 在训练脚本开始之前,你需要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。这可以通过在命令行中运行...
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"...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.39 GiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.04 GiB already allocated; 478.00 MiB free; 4.15 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation...
用当前的 (size, stream_id) 这二元组制作 Block Key 在对应的 BlockPool 中查找; 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); ...
RuntimeError:库达内存不足。如何设置max_split_size_mb? 、、、 RuntimeError:库达内存不足。尝试分配8.00 GiB (GPU 0;15.90 GiB总容量;12.04 GiB已经分配;2.72 GiB空闲;12.27 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存,尝试设置max_split_size_mb请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档在...
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...
exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 1. 在Python 代码中,您可以继续进行模型的训练: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(1000,100)self.fc2=nn.Lin...