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

最新推荐文章于 2025-03-10 17:13:57 发布
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分类专栏： 工具 文章标签： pytorch 深度学习 目标检测
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yolov5测试报错：RuntimeError: CUDA out of memory.
猫猫与橙子的博客
08-22 6815
RuntimeError: CUDA out of memory.不一定是现存不足；
一文解决 RuntimeError: CUDA out of memory. 全网最全
m0_50502579的博客
07-29 9万+
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 682.90 MiB already allocated; 1.62 GiB free; 768.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to
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
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 1080
模型微调
（超全方法）尝试解决问题：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
qq_56438555的博客
11-28 2万+
提供多种方法解决CUDA内存不足（Out of Memory）的问题。
【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 2642
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
09-24 356
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)
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:出现RuntimeError: CUDA out of memory.的解决方案
qq_35896136的博客
06-03 5424
调用VGG网络的训练时候出现了这个问题 报错信息： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 823.88 MiB (GPU 0; 7.93 GiB total capacity; 6.96 GiB already allocated; 189.31 MiB free; 10.26 MiB cached) 从报错信息可以看到，是因为GPU内存不足。因为VGG网络是一个参数很庞大的网络，所以在训练过程中，需要存储大量的参数和损失函数信息等等。.
【Pytorch】RuntimeError: CUDA out of memory 问题解决
你在说什么的博客
10-19 4万+
情况一： 显示free的内存足够，但是仍然报CUDA out of memory错误。 如（仅举例）：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 10.73 GiB total capacity; 9.55 GiB already allocated; 199 MiB free; 19.44 MiB cached) 情况二： 报错 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_I
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 1万+
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
Pytorch跑深度学习显存不足的问题
weixin_51930942的博客
11-12 1829
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 1393
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。
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
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...
跑一半RuntimeError: CUDA out of memory.
最新发布
03-16
### 解决 CUDA Out of Memory 的方法 当遇到 `RuntimeError: CUDA out of memory` 错误时，通常是因为 GPU 显存不足以支持当前模型或数据的计算需求。以下是几种常见的解决方案： #### 1. 减少批量大小（Batch Size） 较大的批量大小会占用更多的显存资源。可以通过降低批量大小来减少显存消耗[^1]。 ```python batch_size = 32 # 原始值可能为64或其他较大数值 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) ``` #### 2. 使用梯度累积（Gradient Accumulation） 如果减小批量大小会影响训练效果，可以采用梯度累积技术，在多个较小批次上累计梯度后再更新参数。 ```python accumulation_steps = 4 # 梯度累积步数 optimizer.zero_grad() for i, data in enumerate(dataloader): inputs, labels = data outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss = loss / accumulation_steps loss.backward() if (i + 1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` #### 3. 清理未使用的张量变量 在某些情况下，PyTorch 中可能存在悬空的张量对象占据显存空间。通过手动清理这些对象并调用垃圾回收机制可以帮助释放部分显存。 ```python import torch import gc del variable_name # 删除不再需要的张量变量 torch.cuda.empty_cache() # 手动清空缓存 gc.collect() # 调用Python的垃圾收集器 ``` #### 4. 设置环境变量优化显存分配策略 调整 PyTorch 的显存管理配置能够有效缓解碎片化问题。例如设置 `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 来控制最大分割尺寸。 ```bash export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" ``` 或者直接在 Python 程序中实现： ```python import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:128' ``` #### 5. 启用混合精度训练（Mixed Precision Training） 利用 NVIDIA 提供的 Apex 或者原生 PyTorch 功能启用 FP16 训练模式，从而显著降低显存使用率。 ```python from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast scaler = GradScaler() for data, target in dataloader: with autocast(): output = model(data) loss = criterion(output, target) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` 以上方法单独或组合应用均能有效地应对因显存不足引发的各种错误情况。
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