Torch7 out of memory 解决方法

最新推荐文章于 2025-06-28 18:54:53 发布
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分类专栏： Torch
本文介绍了解决LuaJIT内存限制导致的outofmemory问题的方法。通过使用Lua替代LuaJIT并提供详细的步骤指导，包括卸载原有安装、下载源码、安装依赖及配置安装等过程。

造成out of memory 的主要原因是Lua默认的编译器LuaJIT的内存限制为2GB，解决的方法是用Lua代替LuaJIT，https://github.com/torch/distro介绍了替换方法，具体操作如下：

1. 卸载之间安装的torch

     1.1 进入torch安装路径

              ./clean.sh

     1.2 删除安装的文件

              rm -rf ./install.sh

     1.3 删除添加的环境变量

            在~./bashrc和~./profile这两个文件中，找到torch-activate项删除


2. 下载torch源码

        git clone https://github.com/torch/distro


3. 进入源码目录，安装依赖项

       ./install-deps.sh


4. 安装torch 

    TORCH_LUA_VERSION=LUA51 ./install.sh

Pytorch 神经网络（ out of memory )
科研学习笔记！
01-13 2127
一、从头开始训练的时候正常，大概占了4/5的显存容量，然后中断了， 再resume 就会出现out of memory ？ 因为你 load checkpoint 的时候把参数加载到 显存 里面了；而且大概率你的code是这么写的然后报的错： model = Network().cuda() # 这里如果你存下来的权重device在cuda上，那么将自动载入GPU; 此时 model在GPU...
怎么解决torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory？？
**My Coding Family**
05-23 1237
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.70 GiB. GPU 0 has a total capacity o
hello！
09-15 2916
这个报错信息表明的PyTorch代码在执行反向传播（）时遇到了CUDA内存不足的问题。具体来说，GPU 0的内存已经耗尽，无法分配额外的2.70 GiB内存。
解决 PyTorch CUDA out of memory 错误
最新发布
weixin_48473161的博客
06-28 1279
PyTorch的CUDA显存不足错误常见于深度学习开发中。文章详细解析了错误信息各部分的含义，并提出了系统解决方案：1）快速排查包括减小批次大小、清理僵尸进程；2）代码优化建议禁用梯度计算、手动内存管理；3）高级技术涉及梯度累积、混合精度训练和分配器调整。最后给出了从诊断到实施的工作流程，帮助开发者有效解决显存问题。
Out of memory
08-15
Out of memory,insufficient memory to continue.
（超全方法）尝试解决问题：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
热门推荐
qq_56438555的博客
11-28 3万+
提供多种方法解决CUDA内存不足（Out of Memory）的问题。
pytorch模型提示超出内存cuda runtime error(2): out of memory
学习、记录、分享
11-23 2万+
看到这个提示，表示您的GPU内存不足。由于我们经常在PyTorch中处理大量数据，因此很小的错误可能会迅速导致程序耗尽所有GPU; 好的事，这些情况下的修复通常很简单。这里有几个常见检查事项包括： 一、不要在循环训练中累积历史记录。 默认情况下，涉及需要求导/梯度gradients变量的计算将保存在内存中。计算中避免使用这些变量，例如在跟踪统计数据时，这些变量在循环训练中将超出你内存。相反，您...
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式
09-18
综上所述，解决PyTorch GPU显存充足却报出“out of memory”的问题需要从多个角度进行排查和优化，包括模型结构、批处理大小、并行计算、版本更新、内存管理和监控等方面。通过这些方法，通常能够有效地避免或解决...
解决出现CUDA error-out of memory的问题.pdf
11-16
理解并掌握这些技巧对于有效利用GPU资源、避免或解决“CUDA error: out of memory”问题至关重要。在实践中，应结合日志监控和调试工具，对模型的显存使用进行精细化管理，确保训练过程的顺利进行。
报错torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory...CUDA 内存溢出如何解决？
**My Coding Family**
05-24 970
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题
01-01
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术... if out of memory in str(exception): print(WARNING: out of memory) if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
【已解决】报错：torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
m0_62144370的博客
10-18 2866
torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.99 GiB. GPU 0 has a total capacity of 8.00 GiB of which 0 bytes is free. Of the allocated memory 10.39 GiB is allocated by PyTorch, and 175.03 MiB is reserved by PyTorch but unallocated.
PyTorch out of memory 解决方案
私人天地
05-06 5725
如果模型在运行了一些时间后出现的outofmemory，那么有可能是因为无用的临时变量太多了，我们需要使用torch.cuda.empty_cache()进行清理就可以了。 try: loss, outputs = model(src, lengths, dec, targets) except RuntimeError as e: if 'out of memory' in ...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.解决方案（亲测有效）
estxiyang的博客
04-12 6633
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
Pytorch使用torch.save的时候报out of memory
Cactus_mao的博客
01-05 1003
cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/torch/csrc/generic/serialization.cpp:15 应该是一个bug, 参考链接，参考评论，将模型转换到CPU之后，保存，再将模型转换到GPU即可以解决问题。 代码如下： atten_t_net = atten_t_net.to(torch.device('cpu')) torch.save(atten_t_net.state_d
torch.cuda.empty_cache()导致RuntimeError: CUDA error: out of memory.
weixin_41496173的博客
09-27 5011
用双卡训练时，当GPU0接近跑满时，在GPU1中如果有 torch.cuda.empty_cache() 会导致： torch._C._cuda_emptyCache() RuntimeError: CUDA error: out of memory. 出现这个问题是当使用GPU1训练时，torch.cuda.empty_cache()默认是给GPU0释放显存，而此时GPU0接近跑满，且无显存可释放，直接使用这句话就会导致显存溢出。解决方法为： with torch.cuda.device('c
torch代码运行时显存溢出问题
qq_39643916的博客
10-27 4961
在实验室参与开发了一个评测平台。在使用的时候有部分攻击算法会出现显存溢出的情况。同时随着样本数增加，这种显存占用比会同比增加。而不是和预先设定的一样，仅和设置的batch_size相关。如此一来，对于一些占用显存本身就较大的算法，当样本数增加时，Docker虚环境肯定会崩溃。下面将给出我的整个搜索+解决问题的过程。 写在最前面的话 这个问题目前已经解决，最终发现报错的原因是，开发那边没有正确的把batch_size传入攻击算法中，导致出现了可能只有1张图像，但是开了一个65倍图像尺寸的空间（实际上3就够了）
安装torch时 out of memory in 'resize'
12-28
### 安装 PyTorch 时遇到的 CUDA 内存不足问题解决方案 当尝试安装或运行 PyTorch 并遇到 `CUDA out of memory` 错误时，这通常意味着 GPU 的显存不足以支持当前的任务需求。对于特定于调整大小（resize）操作引发的问题，可以从多个角度来解决问题。 #### 调整批处理大小（Batch Size） 减少批量数据的数量是一个有效的策略。较大的 batch size 需要更多的 GPU 显存资源。通过降低 batch size 可以显著减轻显存压力[^3]： ```python train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=16, # 尝试更小的数值如8或4 shuffle=True ) ``` #### 修改输入图像尺寸 如果原始图片分辨率过高，则会占用大量显存空间。适当缩小图像尺寸有助于缓解这一状况。可以利用 torchvision 提供的功能来进行预处理变换[^2]: ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 设置合适的高度宽度 transforms.ToTensor(), ]) dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/images', transform=transform) ``` #### 使用混合精度训练 启用自动混合精度 (Automatic Mixed Precision, AMP) 训练可以在不牺牲模型性能的情况下节省大约一半的显存量: ```python scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() for data, target in train_loader: optimizer.zero_grad() with torch.cuda.amp.autocast(): output = model(data) loss = criterion(output, target) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` #### 清理缓存释放未使用的张量 有时程序中可能存在不再需要但仍占据着显存的对象。可以通过调用 `torch.cuda.empty_cache()` 来手动清理这些无用的数据结构并回收其占有的显存: ```python import gc import torch gc.collect() # 收集垃圾对象 torch.cuda.empty_cache() # 清除已分配但不再被引用的tensor所占用的空间 ```
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