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。
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 (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...
减小batch size，或者加卡
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...
原因：显存不够。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，...
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. 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...
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...
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...