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...
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...
RuntimeError: CUDA out of memory(已解决)[通俗易懂] 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 今天用pytorch训练神经网络时,出现如下错误: RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reser...
1、使用gpustat命令查看GPU的资源使用情况,如下图所示,GPU【0】已被占用; 2、此时就可以指定其他空闲可用的卡,来运行程序: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' 然后再次运行就可以了,当然也有可能报错一样,但产生报错的原因却是五花八门,欢迎小伙伴们一起讨论。
减小批量大小：减小每个批次的数据量，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...
减小batch size，或者加卡
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 out of memory”问题在使用PyTorch时表示GPU内存不足，常见于处理大型模型或大量数据时。解决此问题有以下策略：首先，考虑调整批次大小（Batch Size）。减小每个批次包含的样本数量，能够有效降低对GPU内存的需求。其次，优化模型。对于模型过大的情况，尝试使用更为轻量级的模型，或是...
在使用VGG网络训练Mnisist数据集时,发生错误RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 392.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.45 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.47 GiB reserved in total by PyTorch)...
解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”问题 当你遇到此问题，可以尝试以下建议，按照代码修改的顺序逐步进行：首当其冲的解决办法是调整批量大小（batchsize），减少直至不再出现错误。若减小批量大小后问题依旧，考虑降低精度，使用“float16”。这能节省大量内存，但性能略有牺牲，是可行选项。第三步...