法四(使用的别人的代码时): 如果怎么修改,都会出现题中bug,甚至跑了几轮之后突然出现 cuda out of 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}iftorch.cuda.is_available()else{} 将"pin_memory": True改为False,具体原因...
torch.cuda.empty_cache() 尝试3 设置锁页内存pin_memory pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 主机中...
torch.cuda.empty_cache() 尝试3 设置锁页内存pin_memory pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 主机中的内存,有两种存在方式,一是锁页,二是不锁页,锁页内存存放的内容在任何情况...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 870.00 MiB (GPU 2; 23.70 GiB total capacity; 19.18 GiB already allocated; 323.81 MiB free; 21.70 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See docume...
可能为PyTorch占用的GPU空间没有释放,导致下次运行时,出现CUDA out of memory。 命令行输入 nvidia-smi,显示GPU的使用情况,以及占用GPU的应用程序 nvidia-smi 此时发现仅GPU:0有4778MIB的占用 有两种解决方案 解决一 换GPU 将代码中的默认0,换成指定2
out = self.net(x) return out 报错截图: 方法 尝试1 关闭显卡占用 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 range(10...
在使用GPU跑深度学习的时候,报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 7.92 G...。意思就是GPU显存不够了。一般来说,解决方法有如下几个: 降低batch_size。比如原本设置的是64,那么现在可以改为32或者16甚至更小。 更根本的,查看一下GPU的使用... 查看原文...
释放GPU显存 问题:在使用GPU训练网络时,出现RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0; 11.17GiBtotalcapacity; 134.77MiBalreadyallocated; 8.56MiBfree; 3.23MiBcached),自己明明11G的显存,为啥还给占满了。 1
释放GPU显存 问题:在使用GPU训练网络时,出现RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0; 11.17GiBtotalcapacity; 134.77MiBalreadyallocated; 8.56MiBfree; 3.23MiBcached),自己明明11G的显存,为啥还给占满了。 1 RuntimeError: CUDA out of memory(已解决) ...
RuntimeError: CUDA out of memory 1.查看是否其他程序占用显存 遇到此类错误后,对于py格式的文件来说,程序会进行终止,也就是当前程序占用的显存将会被释放。此时可用 watch -n 1 nvidia-smi 命令查看当前显存的使用情况。如果此时显存依然有比较大的占用,说明存在其他程序占用显存,使用kill命令结束不必要的程序即可...