使用多 GPU 系统时,我建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来选择要使用的 GPU。 $exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 (OR) $exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 (OR) $exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,4,6 (OR)# This will make the cuda visible with 0...
以降低内存占用。您可以尝试将批量大小设置为更小的值,例如32或16,以减少内存使用。
memory,查看代码中是否存在一下代码(通常出现在main.py 或者数据加载的py文件中: kwargs = {'num_workers': 6, 'pin_memory': True} if torch.cuda.is_available() else {} 1. 将"pin_memory": True改为False,具体原因原博: pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTorch) 笔者的解决方案: 1.打开系统属性 2.选择高级,并修改驱动器虚拟内存,一般设置为100000MB就足够了(PS:笔者的pycharm...
解决方法如下: (1)新建一个终端 (2)输入nvidia-smi,会显示GPU的使用情况,以及占用GPU的应用程序 (3)输入taskkill -PID 进程号 -F结束占用的进程,比如taskkill -PID 7392 -F (4)再次输入nvidia-smi查看GPU使用情况,会发现GPU被占用的空间大大降低,这样我们就可以愉快地使用GPU运行程序了 ...
爆显存:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 5.66 GiB (GPU 0; 12.00 GiB total capacity; 2,使用更低精度的数据类型:将模型参数和激活值从32位浮点数(float32)转换为16位浮点数(float16),可以减少显存的使用。你的
RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. 错误提示 很多时候并不是内存不够,因为使用的服务器中有多个GPU,可能该GPU正被别人使用...
可以尝试检查代码中的参数设置,确保使用了正确的显卡,并且在程序中启用了CUDA加速。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.44 调试手写数字识别代码时出现的问题,将cpu的代码改用gpu训练时虽然可以训练,详见上一条博客(Mnist手写数字识别cpu训练与gpu训练),但是会出现Error。查找资料后以下是解决过程。
最近跑代码时发现报错CUDA out of memory,进入linux终端查看GPU使用情况(nvidia-smi),结果如下: 我用的GPU序号是0,但这块被人占用了,所以我可以用剩下的3号和4号。 解决方案: 在代码中更改GPU使用序号(修改/添加代码): 1importos23os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1,2,3"4args.device = torch...