刚开始遇到这个问题,去百度搜了下,很多都是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32,但是这个方案对于我的问题没有用,后又去了sam的官方github项目的issue板块,发现在设置推理参数时,将 points_per_batch设置为2即可,即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=2). 经过测试,基本当图片...
要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量,您可以在终端中使用以下命令: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32 1. 上面的命令将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量设置为max_split_size_mb:32,这表示每次最大分配32MB的CUDA内存。您可以根据需求更改这个值。 步骤3:验证环境变量已设置 设置环境变量后,...
51CTO博客已为您找到关于PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb问答内容。更多PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb相关解答可以来51CTO博客参与分享和
pytoch的显存管理中,分配显存请求必须是连续的,max_split_size_mb设置的是可分割最大的空闲block,小于该值的空闲block可能由于被分割而无法连续使用,大于该值的空闲block将不会被分割。比如max_split_size_mb 设置为4000时,所有小于4000MB空闲block都可能被分割开,当需要连续4g的空间时,就不存在可分配的4g的连续...
max_split_size_mb是PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量中的一个参数,用于控制CUDA内存分配器可以拆分的最大内存块大小(以MB为单位)。通过设置这个参数,你可以减少内存碎片化的程度,因为内存分配器会尽量避免拆分出比max_split_size_mb更小的内存块。 4. 调整max_split_size_mb参数 要调整max_split_size_mb参数,...
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. See documentation for Memory Management and PYTORCH...
Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.25 GiB already allocated; 63.28 MiB free; 2.66 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH...
help ! RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.50 GiB (GPU 0; 10.92 GiB total capacity; 8.62 GiB already allocated; 1.39 GiB free; 8.81 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See ...
| 内存不足错误:CUDA内存不足。尝试分配36.00 MiB(GPU 0;4.00 GiB总容量;3.09 GiB已经分配;0字节可用;PyTorch总共保留了3.44GiB)如果保留的内存是>>分配的内存,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的文档所用时间:0.58sTorch活动/保留:3180/3518 MiB,Sys VRAM: ...
关于阈值max_split_size_mb,直觉来说应该是大于某个阈值的 Block 比较大,适合拆分成稍小的几个 Block,但这里却设置为小于这一阈值的 Block 才进行拆分。个人理解是,PyTorch 认为,从统计上来说大部分内存申请都是小于某个阈值的,这些大小的 Block 按照常规处理,进行拆分与碎片管理;但对大于阈值的 Block 而言,PyTo...