CUDA error: out of memory问题

最新推荐文章于 2025-03-03 23:31:28 发布

Maker~

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分类专栏：图像增强目标检测文章标签：计算机视觉

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加载模型时，模型也不大，GPU内存也完全够，但就是出现这个CUDA内存溢出问题。
究其原因，在于model.load_state_dict(torch.load(‘pretrain-model.pth’, map_location=device))这个代码省略了map_location=device

通过torch.load加载预训练模型pretrain-model.pth，map_location=device 是一个参数，用于指定模型参数加载到哪个设备上

如果map_location=device 不指定，PyTorch 会根据以下规则自动决定将模型加载到哪里
在这里插入图片描述
这就很容易出现内存不足的情况

确定要放弃本次机会？

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解决RuntimeError: CUDA error: out of memory

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02-21

2420

显卡被占用：当存在多个显卡时，默认使用 0 号显卡。即使 1 号显卡空闲，但如果 0 号显卡被占用，仍然会导致报错。在使用 PyTorch 中加载模型时，出现 CUDA 错误: out of memory。根据具体情况，采取上述解决办法中的一种或多种来解决 CUDA 错误: out of memory 问题。解决办法：可以让其他显卡不可见，从而使 0 号显卡变为空余的 1 号显卡。CUDA 显存不足：可能是因为当前显卡显存不足。解决办法：考虑更换显存更大的显卡。

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。

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训练时出现的显存错误CUDA error: out of memory

Willjzq1的博客

06-18

8524

RuntimeError: CUDA error: out of memory 出现这种错误一般分两种情况：第一种情况是你的显卡的显存确实不够，解决方法就是改动 bathsize 这些超参数试试，或者氪金买卡；第二种情况是显卡的性能能满足，但是被其他的进程占用了，所以可分配的显存不足，解决方法就是结束这些占用显卡的进程从而使现存得到释放。具体地：在Linux中，在终端输入 nvidia-smi 查看占用显存的PID进程号，然后输入 kill -9 -PID 在Windows中，直

error: llama runner process has terminated:error loading mode: unable to allocate CUDAO buffer

最新发布

qq 117791303

03-03

3079

error: llama runner process has terminated:error loading mode: unable to allocate CUDAO buffer 错误：llama runner进程已终止：加载模式错误：无法分配CUDAO缓冲区

解决出现CUDA error:out of memory的问题

qq_46542320的博客

05-24

2万+

使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES限制一下使用的GPU。CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 则使用这两张GPU。CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 则使用第一张GPU。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1，则使用第二张GPU。如何设置CUDA_VISIBLE_DEVICES？例如：有两块GPU，即0,1号GPU，查阅资料，发现是显卡内存不足。

完美解決pytorch载入预训练权重时出现的CUDA error: out of memory

狂小虎/Anthony Dave的博客 KuangXiaoHu's Blogs

09-11

3657

今天小虎远程操纵工作站，想把昨晚练好的预训练模型迁移一下，发现跟往常不一样，nvidia的Cuda报错说出现超出内存的情况。

全网最全RuntimeError: CUDA error: out of memory解决方法

qq_37668436的博客

11-19

5万+

第一种情况如果这个报错后面跟了想要占用多少显存但是不够这样的字眼，如下：解决办法就很简单了：改小batchsize，batchsize砍半可以差不多省掉一半的显存推理阶段加上with torch.no_grad()，这个可以将修饰的代码段不要梯度，可以省掉很多显存改小input的shape，例如(224,224)->(112,112)这样可以省掉一半的显存换小的网络结构用多卡训练，torch可以用model = nn.DataParallel(model)启用多卡训练，终端用CUDA

pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.

01-20

跑模型时出现RuntimeError: CUDA out of memory.错误查阅了许多相关内容，原因是：GPU显存内存不够简单总结一下解决方法：将batch_size改小。取torch变量标量值时使用item()属性。可以在测试阶段添加如下代码：...

Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式

09-18

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，有时会遇到一个常见的问题，即GPU显存充足，但在运行过程中却报出“out of memory”错误。这种情况可能会让人困惑，因为直观上，既然显存足够，就不应该出现这样的问题。本文...

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'):

CUDA 编程：基础与实践_樊哲勇1

08-03

这一章不仅加深了对CUDA编程的理解，也展示了CUDA在实际问题解决中的应用。 3. **CUDA库的使用**：第14章介绍了几个常用的CUDA库，包括Thrust、cuBLAS、cuSolver和cuRAND。这些库提供了高级接口，简化了矩阵运算、...

解决CUDA error: out of memory

NanXian Lin的博客

03-30

2万+

前情提要：本人遇到的问题是在训练是正常，一到验证时就会出现cuda error: out of memory的问题解决思路溯寻： 1.首先就是考虑减少batch_size和num_worker，对于我的情况不奏效 2.然后找到pin_memory发现是设置的True，改为false，仍旧不管用 3.包括把 # Empty GPU cache if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache()...

【已解决】探究CUDA out of memory背后原因，如何释放GPU显存？

FRIGIDWINTER的博客

04-11

8万+

本文探究CUDA的内存管理机制，总结RuntimeError: CUDA out of memory的背后原因，并给出解决方案

CUDA：out of memory的解决方法（实测有效）

大摆王的博客

11-27

6665

CUDA out of memory问题通常发生在深度学习训练过程中，当GPU的显存不足以容纳模型、输入数据以及中间计算结果时就会触发。：深度学习模型尤其是大型模型，如Transformer或大型CNN，拥有大量的参数，这些参数在训练时需要被加载到GPU显存中。同时，如果批量大小（batch size）设置得过大，一次性处理的数据量也会增加，进一步加大显存的负担。

CUDA error: out of memory

lcc_3的博客

03-23

3322

CUDA error: out of memory

pytorch: 四种方法解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB

热门推荐

xiyou__的博客

07-06

20万+

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）： import torch, gc gc.collect() torch.cuda.empty_cache() 法三（常用方法）：在测试阶段和验证阶段前插入代码 with torch.no_gr

CUDA ~ RuntimeError: CUDA Out of memory解决

whaosoft143ai的博客

05-30

2406

一些可以尝试的解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”的方案。在这些选项中，如果你使用的是预训练模型，则最容易和最有可能解决问题的选项是第一个。 whaosoft aiot http://143ai.com 因此，如果你在不将梯度归零的情况下进行 2 个半批次的训练，它们的梯度回累积，最终得到以目标有效批次大小相同的梯度。在训练循环中，我们需要使用计数器根据小batchsize大小进行更新，一旦它达到预设的目标，那就是我们将梯度归零时。在那之前，他们只是通过loss.back

问题解决 |关于CUDA的代码错误总结以及解决方法

weixin_44649780的博客

06-26

1万+

本博客主要关于常见的CUDA的代码错误总结以及解决方法~

cuda error: out of memory

04-28

当我们使用CUDA进行计算时，出现“cuda error: out of memory”的错误消息，意味着我们的计算节点（GPU）的内存不足，无法满足当前的计算任务。这可能是因为我们需要计算的数据量太大，或使用的模型过于复杂。在这种情况下，我们可以尝试通过分批次处理数据来减小内存消耗，或者将模型进行简化或优化。另外，我们也可以通过调整CUDA的内存分配策略来应对此问题。比如，我们可以通过限制CUDA内存池的大小来避免内存过度消耗，或者使用合适的数据类型和精度来降低内存使用量。总之，当我们遇到“cuda error: out of memory”错误时，需要仔细检查代码并尝试优化计算任务以尽可能减小内存消耗。