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...
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。
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 reserved in total by PyTorch) 明明GPU 0 有2G容量,为什么只有 79M 可用? 并且 1.30G已经被PyTorch占用了。这就说明PyTorch占用的GPU空间没有释放,...
如果你在Jupyter或Colab笔记本上,在发现RuntimeError: CUDA out of memory后。你需要重新启动kernel。 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。 $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 (OR) $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 (OR) $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,4,6 (OR...
"RuntimeError: CUDA out of memory" 错误表明您的PyTorch代码在尝试在GPU上分配内存时，超出了GPU的...
解决方法：1）换更大显存的显卡；2）调整训练参数，包括batch_size，编码序列长度，关掉gradient ...
可以试试将pin_memory改为False
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...
根据报错(CUDA out of memory.),说明显卡内存不够。于是进入终端查一下memory现在的状态。没有在运行的进程,运行程序错误仍然存在。 尝试2 定时清理内存 在每个训练周期处插入以下代码(定时清内存): import torch, gc for epoch in rang...
“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...