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”...
1、内存碎片化：即使显存总量足够，如果显存被分割成了多个小块，某些大型张量可能无法在这些小块中找到...
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...
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...
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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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See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 从报错可以看到是和 max_split_size_mb 这个参数有关系,从字面上看应该是可以设置的最大分割的大小,来避免内存碎片带来的oom问题。我理解来就是在分配显存的时候,可能是由于可分配显存的碎片设置的太小,无法分割导致的显存不足的问题?试着将这...