pytorch报错：RuntimeError: CUDA out of memory.（CUDA内存不足）

最新推荐文章于 2025-09-07 15:58:13 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-07 15:58:13 发布 · 1.6k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pytorch #深度学习 #目标检测

工具专栏收录该内容

7 篇文章

订阅专栏

本文介绍了在运行Python程序时遇到CUDA内存不足的错误，如何通过设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量进行调试。同时，讲解了如何使用nvidia-smi命令检查GPU使用情况，确保有效管理GPU资源。

部署运行你感兴趣的模型镜像

RuntimeError: CUDA out of memory

For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

查看gpu使用情况：

nvidia-smi

找到运行的py文件

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

参考https://blog.youkuaiyun.com/wcy23580/article/details/90177136

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch

Cuda

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

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

偷懒不学习

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

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

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

训练PyTorch模型遇到显存不足的情况怎么办

qq_36998053的博客

01-12

2万+

在跑代码的过程中，遇到了这个问题，然后参考《南溪的目标检测学习笔记》——训练PyTorch模型遇到显存不足的情况怎么办(“OOM: CUDA out of memory“)_墨门-优快云博客减小batch_size的数量最小的数量可以设置为2；本文目的：修改batch_size，在哪修改batch_size呢? 在train.py文件下，参数设置：很奇怪？电脑的GPU是6G，为啥连4都跑不了？如何设置batchsize batchsize过小：每次计算的...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题

09-18

今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

告别CUDA内存不足：Yi模型高效运行5大技巧

最新发布

gitblog_00259的博客

09-07

824

你是否在运行Yi大模型时频繁遭遇CUDA内存不足错误？当训练到关键节点突然中断，或生成文本时程序崩溃，这些问题不仅浪费时间，更影响开发效率。本文将系统讲解5种实用解决方案，从模型量化到代码优化，帮你彻底摆脱显存困扰，让Yi模型在有限硬件资源下流畅运行。 ## 模型量化：显存占用立减75%的关键技术模型量化是解决显存不足的首选方案，通过将FP16精度压缩为4/8位整数，可显著降低内存需求。项目...

（超全方法）尝试解决问题：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

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报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化

shejizuopin的博客

05-28

1214

本文系统介绍了PyTorch中常见CUDA显存不足问题的解决方案。文章首先分析了显存溢出的四大原因：批量过大、模型复杂、显存碎片化及数据类型不当。随后提出包含8种具体措施的优化矩阵，涵盖基础策略（批量调整、梯度累积）、模型优化（剪枝量化、轻量模型）、高级管理（混合精度、显存监控）和数据优化（DataLoader配置、输入尺寸调整）。每种方法均附代码示例和性能对比数据，如混合精度训练可节省50%显存并提升速度10-20%。最后提供验证流程和常见问题解答，建议优化路径为：先调批量/梯度累积，再考虑模型轻量化，最

PyTorch报错RuntimeError: CUDA out of memory的内存优化

shejizuopin的博客

05-20

775

在PyTorch模型训练中，RuntimeError: CUDA out of memory 是常见的显存不足错误，通常由模型规模过大、批量大小设置不当、数据类型选择不当等因素引起。本文提供了多种优化显存占用的方法，包括减小批量大小、简化模型结构、使用低精度数据类型、释放未使用的GPU资源、梯度累积、梯度检查点以及分布式训练。此外，PyTorch Profiler可用于深入分析内存使用情况，帮助开发者定位显存瓶颈。通过这些技巧，可以有效缓解显存不足问题，提升模型训练效率。

yolov5测试报错：RuntimeError: CUDA out of memory.

猫猫与橙子的博客

08-22

6930

RuntimeError: CUDA out of memory.不一定是现存不足；

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：...

【程序错误-显存不足】RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.00 GiB

闪闪发光的博客

04-29

2973

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。减少每次训练或推理时的批次大小，以降低显存的需求。较小的批次大小可能会增加训练时间，但可以减少显存压力。如果你使用的是大型模型，可以尝试减少模型的大小，以减少显存使用量。如果你有多个GPU可用，可以尝试使用多卡训练。这样可以将模型的不同部分分配到不同的GPU上，从而减少单个GPU上的显存需求。在报错的哪一行代码的上面，加上下面两行代码，释放无关的内存。

最近pytorch cuda显存不够发生在test阶段

zjh12312311的博客

09-24

397

本来应该不会在test阶段发生的，因为这时已经不求导了，检查发现，在模型计算时少了 with torch.no_grad: 即应该： with torch.no_grad: pred = model(input)

解决提示CUDA内存不够、GPU占内存不放的问题-python

枫的博客

04-24

2万+

解决提示CUDA内存不够、GPU占内存不放的问题解决GPU运行代码时提示CUDA内存不够的问题 1.内容：解决代码已经停止运行，GPU仍占着不放的问题。如程序已经停止运行，在运行其他程序时提示：GPU：RuntimeError: CUDA out of memory. 2.实现步骤：打开dos窗口（windows+R键）输入nvidia-smi命令获取GPU信息查看运行的processor 关掉正在运行的processor，taskkill -PID 进程号 -F。例如：taskkill -

Pytorch运行过程中解决出现内存不足的问题

weixin_45913084的博客

03-15

2万+

1. 前提利用Transformer模型进行O3浓度的反演 2. 问题 2.1 速度慢一开始模型是在CPU上面跑的，为了加快速度，我改成了在GPU上跑方法如下： 1、验证pytorch是否存在GPU版本在Pycharm命令行输入 import torch print(torch.cuda.is_available) # 若输出为True,则存在GPU版本 # 若输出为False,则不存在GPU版本我的输出为True，说明pytorch是存在GPU版本的 2、将模型从CPU版本转换到GPU版本

使用PyTorch训练模型时，常会遇到GPU显存不足的问题.GPU 0 has a total capacity of 23.64 GiB of which 1.61 GiB is free. Pro

litchi0_0的博客

03-10

1824

模型微调

Pytorch跑深度学习显存不足的问题

weixin_51930942的博客

11-12

1934

pytorch跑深度学习显存不足的解决方法

CUDA Out of Memory ：CUDA内存不足的完美解决方法

08-17

3万+

CUDA Out of Memory 🛑：CUDA内存不足的完美解决方法摘要 📝引言 🌟什么是 CUDA Out of Memory 错误？🤔基本定义常见场景常见的CUDA内存不足场景及解决方案 🔍1. 模型过大导致显存不足2. 批量数据过大3. 显存没有释放4. 多线程或异步操作占用大量显存深入案例分析：如何避免和处理CUDA内存不足 🛠️1. 代码优化示例2. 累积梯度示例🤔 QA环节小结 📚表格总结 📊未来展望 🚀参考资料 📚博主默语带您 Go to New World.✍个人主页——

解决由于cuda内存泄漏导致的中途cuda内存报错问题 torch.cuda.0utofMemoryError: CuDA out of memory.

qq_44770238的博客

03-02

1721

2：通常在模型评估或模型训练的特定时刻（如每个 epoch 后）调用此函数，而不是在每个训练步骤中调用。代码在每次迭代中都留下了未清理的数据，这些数据将累积并最终耗尽所有可用的 GPU 内存。在运行代码中，代码能够运行。1：这个操作只会释放 PyTorch 未使用的缓存内存，不会释放已经分配给张量的内存。目前我的问题已解决，但是你要和我犟，那就是你对，对对对！解决方法：减少batchsize的大小，尽可能的减少一批数据的加载。清理未引用的 CUDA 内存，以及确保及时删除不再需要的变量。

pychrm内存不足

qq_40228472的博客

11-21

317

pychrm 内存不足这么解决已经按照这样方式修改了堆的大小上限。还是卡，显示内存不足。

RuntimeError: CUDA out of memory.

04-17

当遇到 `RuntimeError: CUDA out of memory` 时，可能的原因包括模型过大、批量大小设置过高、显存碎片化或其他资源占用问题。以下是几种常见的解决方法： #### 1. 减少批量大小（Batch Size）较大的批量大小会...