原因:混合精度训练可以有效减少显存使用,并加快训练速度。 解决方案:使用PyTorch的torch.cuda.amp模块。 代码语言:javascript 复制 # 示例代码 scaler=torch.cuda.amp.GradScaler()forinput,targetindata_loader:optimizer.zero_grad()withtorch.cuda.amp.autocast():output=model(input)loss=criterion(output,target)sca...
在PyTorch中遇到“CUDA out of memory”错误通常意味着GPU的显存不足以支持当前的任务。下面我会从分析原因、释放内存的方法、避免内存不足的建议、动态调整批处理大小以及使用PyTorch内存管理工具等几个方面来详细解答你的问题。 1. 分析出现CUDA内存不足的原因 CUDA内存不足可能由多种原因引起,包括但不限于: 模型...
为了解决 PyTorch CUDA Out of Memory 的问题,我们可以按照以下流程进行操作: 检查显存使用情况减少批量大小使用更小的模型降低图像分辨率释放无用资源 下面将会介绍每个步骤具体需要做什么以及相应的代码。 检查显存使用情况 在PyTorch 中,可以通过torch.cuda.memory_allocated()函数来查看当前显存中已分配的内存大小。为了...
解决方法：1）换更大显存的显卡；2）调整训练参数，包括batch_size，编码序列长度，关掉gradient checkpoin...
减小batch size，或者加卡
Bug:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB 解决方法: 法一: 调小batch_size,设到4基本上能解决问题,如果还不行,该方法pass。 法二: 在报错处、代码关键节点(一个epoch跑完...)插入以下代码(目的是定时清内存): importtorch,gc ...
后续又遇到过好几次这个问题,遇到的次数多了发现,只要有变量转移到cuda()上了,在用不到的时候(或者是循环里,在循环的最后也要删掉)都要用del删掉,不然可能会出现跑了几个甚至十几个epoch后还会出现Cuda out of memory的情况。 此外,还有一种关于loss可能会引发Cuda out of memory的情况,详见https://ptorch....
1行代码消除PyTorch的CUDA内存溢出报错，这个GitHub项目揽星600+ 丰色 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI CUDA error: out of memory.多少人用PyTorch“炼丹”时都会被这个bug困扰。一般情况下，你得找出当下占显存的没用的程序，然后kill掉。如果不行，还需手动调整batch size到合适的大小……有点麻烦。...
看到这个提示,表示您的GPU内存不足。由于我们经常在PyTorch中处理大量数据,因此很小的错误可能会迅速导致程序耗尽所有GPU; 好的事,这些情况下的修复通常很简单。这里有几个常见检查事项包括: 一、不要在循环训练中累积历史记录。 默认情况下,涉及需要求导/梯度gradients变量的计算将保存在内存中。计算中避免使用这些变量...