这可能是因为模型或数据的大小超过了GPU的限制,或者其他正在运行的进程占用了大部分GPU内存。
这个error 的原因是,当期指定的GPU的显存不足,可以关闭现有的process,或者重指定显卡编号。 device = torch.device("cuda:0")
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。
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...
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,导致下次运行时,出现CUDA out of memory。 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 ...
2、原因 batch_size过大,导致内存容量撑不住了。 通过打开任务管理器,我们很清楚的发现,原因就是内存容量不足,导致报错。 3、解决方法 减小batch_size 正常运行: 任务管理器检测情况: 参考文章
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 38.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 9.71 GiB already allocated; 5.56 MiB free; 9.82 GiB reserved in total by PyTorch) 应该有三个原因 GPU还有其他进程占用显存,导致本进程无法分配到足够的显存 ...
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...
RunTime Error : cuda out of memory ** memory(GPU...总容量,已分配容量信息); 原因:爆显存 解决方法: 减小输入输入的Batch-size 或者减小图片的尺寸 2. RuntimeError: CUDA error: out of memory; 原因网络预训练模型和Pytorch版本不匹配 解决方法:...
一些可以尝试的解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”的方案。 当遇到这个问题时,你可以尝试一下这些建议,按代码更改的顺序递增: 减少“batch_size” 降低精度 按照错误说的做 清除缓存 修改模型/训练 在这些选项中,如果你使用的是预训练模型,...