如果size<max_split_size_mb(一个小块),但是Block>max_split_size_mb则不会直接执行显存分配(避免拆分大块空闲显存,导致 Block 浪费) 如果size>max_split_size_mb并且Block>max_split_size_mb,但是Block-size> 20MB,也不会执行显存分配,这个机制使得大于 20MB 的显存碎片不那么容易
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...
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...
max_split_size_mb=10max_split_size_bytes=max_split_size_mb*1024*1024 1. 2. 步骤3:将数据集分成多个数据块 然后,我们需要将数据集分成多个数据块。可以使用以下代码将数据集分块: data_blocks=[dataset[i:i+max_split_size_bytes]foriinrange(0,len(dataset),max_split_size_bytes)] 1. 这段代码...
设置max_split_size_mb的具体步骤 第一步:加载数据集 在设置max_split_size_mb之前,我们需要先加载数据集。可以使用PyTorch的torchvision.datasets模块中的ImageFolder类加载数据集。以下是加载数据集的示例代码: dataset=torchvision.datasets.ImageFolder(root='path/to/dataset',transform=transforms.ToTensor()) ...
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"...
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...
问题是什么?如我所见,建议的选项是设置 max_split_size_mb 以避免碎片化。它会有所帮助吗?如何正确地做到这一点? 这是我的 PyTorch 版本: 手电筒==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 batch size
CUDA内存不足。尝试分配490.00 MiB(GPU 0;2.00 GiB总容量;954.66 MiB已分配;62.10 MiB可用;PyTorch总共保留978.00 MiB)如果保留内存>>已分配内存,请尝试设置max_split_size_mb以避免碎片。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的文档 问题3解决方法:运算内存不够的情况下有两种解决方法,第一种方法一般缩小数据...
...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...