在使用PyTorch CUDA进行深度学习计算时,即使显存看似充足,也可能会遇到“out of memory”错误。这背后有多种原因,包括显存碎片化、CUDA上下文占用、大型中间变量等。下面通过一个通俗形象与学术准确并存的表格来解释这些原因。 表格内容: 通俗形象解释学术准确描述示例解决方案 显存里的小房间太多,大物件放不下 显存碎片化...
可以通过设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF来调整PyTorch的显存分配策略,如避免显存碎片化等。 如果问题依旧,请查看PyTorch的issue tracker或社区寻求帮助: 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”...
这个僵尸进程的产生原因是：用jupyter和vscode运行代码，停止运行后会出现显存不释放的问题 当然，这个适用...
这样可以避免一次性将所有数据加载到显存中,从而减少内存使用量。 以下是一个示例代码,展示了如何分批处理数据: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 加载数据train_data=...train_loader=DataLoader(train_data,batch_size=64,shuffle=True)# 定义模型model=...# 训练模型device=torch.device("cuda"ifto...
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【pytorch】 GPU显存充足out of memory解决办法,1.问题在4块2080ti的主机上跑centernet,采用的是pytorch0.4.1。报cudaerror,outofmemory2.解决在pytorch1.2.0上不会出现以上问题。1.1.0因为centernet的DCNv2没有编译成功,所以没有测试。
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RuntimeError: CUDA out of memory , 需要分配几M内存,还剩几个G内存无法分配。。。 处理了上面的warning OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 处理 1.重启pycharm(基本没啥用) 2.把num_works设置为0 3.调大页面文件的大小 【这里我调整为系统管理的】 ...