当你在使用CUDA进行深度学习或GPU计算时,遇到OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误通常意味着你的GPU显存不足以满足当前操作的需求。以下是对这一问题的详细分析和解决策略: 1. 分析错误原因 OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误表明你的GPU显存已经被完全占用,无法再分配更多的内存给当前的任务。这通常...
with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() if 0: # 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,大约需要13GB 显存。 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() else: # 按需修改,目前只支持 4/8 bit ...
🐾深入解析CUDA内存溢出: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 4.19 GiB already allocated; 2.39 GiB free; 4.51 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid...
报错:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 5.66 GiB (GPU 0; 12.00 GiB total capacity; 2.88 GiB already allocated; 1.68 GiB free; 8.22 GiB reserved in total by PyTorch) 这个错误提示表明在进行CUDA操作时,显存不足。你的GPU有12.00 GiB的总容量,但已经有2.88 GiB的显存被使用了,剩...
正在将 samples/llm/大模型技术栈-算法与原理.md 添加到向量库,共包含30条文档 Batches:0%| |0/1[00:00<?, ?it/s]2024-05-1010:21:36,963- embeddings_api.py[line:39] - ERROR: CUDA out of memory. Tried to allocate254.00MiB. GPU0has a total capacty of15.78GiB ofwhich205.75MiB isfree....
Bug:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB 解决方法: 法一: 调小batch_size,设到4基本上能解决问题,如果还不行,该方法pass。 法二: 在报错处、代码关键节点(一个epoch跑完...)插入以下代码(目的是定时清内存): importtorch,gc ...
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"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...
outputs = Net_(inputs) ---错误代码的位置。 原因二:GPU没有选对 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2, 3" 查看性能,发现NVIDIA的只有GPU1,所以改成如下: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 若是不能在GPU上跑,直接改到CPU上跑,修改如下: ...
[rank2]: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate more than 1EB memory. Versions PyTorch version: 2.3.0a0+6ddf5cf85e.nv24.04 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 12.4 ROCM used to build PyTorch: N/A ...