RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /opt/conda/conda-bld/pytorch_15354919743

该博客总结了基于DCN的工作中遇到的问题,特别是对于使用CUDA9.0的用户,可能由于cuda版本导致的问题。作者建议删除代码中的DCNv2,转而使用作者提供的对应PyTorch版本进行编译。此外,提到升级CUDA到10.0,并且指出使用PyTorch1.4或更高版本是可行的,无需特定版本的wheel包。提供了一个参考链接以帮助解决这类问题。
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我用中文回答吧。
我是从王利民老师这个https://github.com/MCG-NJU/MOC-Detector工作过来的。
看了网上关于这个问题原因和一些解决方案,我这里总结一下:
因为有很多基于这个DCN的工作,那么类似centernet出现的这个问题就是一致由DCN的cuda代码版本引发的了。
至于cuda9.0很多人也出现这个问题,大概率是用的2080ti的卡吧,不用折腾cuda用9.2也没用,你升级到10.0就行。
所以核心就是你去DCNv2这个github的官网,把你代码里用到的DCNv2删掉,用作者对应的pytorch版本编译就OK了。
所以不用纠结其他人解决方案里的还要用下载whl的torch1.0.0手动安装了,你用1.4或者更高都行,conda或者pip安装也没区别,
至于你代码出现的其他问题,那就不是DCN导致的了。所以还是要给GitHub的DCNv2作者一个赞。

你也可以参考我写的一个。https://github.com/NEUdeep/MOC-Detector-Pytorch1.4

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>嗯,用户遇到了PyTorchCUDA内存不足错误,也就是OutOfMemoryError,还有RuntimeError,特别是提到了CUDACachingAllocator.cpp的断言失败。我需要帮他找到解决方案。首先,我得回忆一下常见的CUDA内存问题处理办法。 根据用户提供的引用[^1]和[^2],他们可能已经尝试过一些基本方法,比如检查硬件配置,但显存仍然不足,尽管理论上足够。这时候,可能需要更深入的优化方法。首先,我应该考虑显存管理的几个方面:模型优化、数据加载、训练配置以及PyTorch的设置。 用户提到了expandable_segments这个环境变量,引用中也建议设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True。这可能是因为PyTorch的内存分配器存在碎片化问题,导致即使总显存足够,但无法分配连续的大块内存。所以设置这个选项可能有助于减少碎片。需要详细说明如何配置这个环境变量,比如在代码中通过os.environ设置或者在命令行中导出。 然后,常见的显存节省技术包括混合精度训练,使用torch.cuda.amp。这可以减少显存占用,同时可能加快训练速度。另外,梯度累积也是一种方法,通过多次前向传播后再反向传播,减少每次的显存消耗。 检查数据加载部分,比如DataLoader的num_workers和pin_memory设置是否正确。过多的num_workers可能占用CPU内存,进而影响显存。不过这点可能需要具体情况具体分析。 模型方面,可以尝试减少批次大小,或者使用梯度检查点(checkpointing),这样在反向传播时重新计算部分中间结果,节省显存。此外,确保没有不必要的张量保留在内存中,比如在训练循环中使用del释放不再需要的变量,并适时调用torch.cuda.empty_cache()。 多卡训练的情况下,如果用户有两张显卡,可以考虑模型并行或数据并行。但数据并行需要每个卡都有足够的显存放下模型,而模型并行则拆分模型到不同卡上。不过用户的问题可能是单卡显存不足,所以可能需要使用更高级的并行策略,或者优化现有代码。 另外,检查是否有内存泄漏,比如在循环中不断创建张量而未释放。使用torch.cuda.memory_summary()来监控显存使用情况,找到内存增长的地方。 用户提到的RuntimeErrorCUDACachingAllocator的断言失败,可能是由于内存分配失败后触发的。这时候除了调整内存分配策略外,还需要确保代码中没有错误的内存操作,比如访问已经释放的内存。 最后,确保PyTorchCUDA版本兼容,有时候升级或降级版本可以解决一些底层的问题。同时,查看官方文档和社区讨论,是否有类似问题的解决方案。 总结下来,解决方案应该分步骤,从简单的配置调整到更复杂的模型和训练优化,逐步排除问题。同时,要给出具体的代码示例,比如如何设置环境变量,如何启用混合精度训练,如何实现梯度累积等,让用户能够直接应用这些方法。</think>### PyTorch CUDA显存分配问题解决方案 --- #### 一、问题诊断与核心原因 1. **显存碎片化**:PyTorchCUDA内存分配器在长期运行中可能产生内存碎片,导致总可用显存足够但无法分配连续内存块[^1] 2. **配置参数不当**:默认内存分配策略可能不适合多卡/大模型场景 3. **资源争用**:非PyTorch进程(如桌面环境)可能占用显存 --- #### 二、解决方案步骤 ##### 1. 启用扩展内存段(关键配置) ```python import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True" ``` * 作用:允许内存段动态扩展,缓解碎片化问题[^1] * 验证方法:观察报错信息中"reserved by PyTorch but unallocated"数值变化 ##### 2. 优化训练配置 ```python # 混合精度训练(节省30%-50%显存) from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() with autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() # 梯度累积(每4步更新一次) accumulation_steps = 4 loss.backward() if (i+1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` ##### 3. 内存管理增强 ```python # 手动释放缓存 torch.cuda.empty_cache() # 检查内存使用 print(torch.cuda.memory_summary()) # 限制最大保留内存 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8) ``` ##### 4. 多卡优化配置 ```python # 数据并行优化 model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1]) # 显存平衡策略 os.environ["NCCL_P2P_DISABLE"] = "1" os.environ["NCCL_SHM_DISABLE"] = "1" ``` --- #### 三、高级优化方案 1. **梯度检查点技术** ```python from torch.utils.checkpoint import checkpoint def forward_fn(x): return model(x) output = checkpoint(forward_fn, inputs) ``` 2. **张量内存共享** ```python # 复用已有张量内存 new_tensor = torch.zeros_like(old_tensor) new_tensor.data.copy_(old_tensor) ``` 3. **批次动态调整** ```python try: outputs = model(inputs) except RuntimeError as e: if 'CUDA out of memory' in str(e): reduce_batch_size() continue ``` --- #### 四、错误处理流程 ```mermaid graph TD A[出现OOM错误] --> B{检查PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF} B -->|未设置| C[设置expandable_segments:True] B -->|已设置| D[启用混合精度训练] D --> E[尝试梯度累积] E --> F[检查内存泄漏] F --> G[使用memory_profiler监控] G --> H{问题解决?} H -->|是| I[完成优化] H -->|否| J[启用梯度检查点] ``` ---
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