Pytorch-lightning使用过程遇到的bug:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

文章讲述了遇到cuDNN错误CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR时,尝试减小batch_size的解决方案,以及当出现CUDA内存不足的问题,可能是由于DataLoader的workers设置过多导致,建议减少workers数量以避免内存冲突。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Bug来源:
在这里插入图片描述
报错如下:

cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

解决方案:
(1)改小batch_size的值(4或更小),但该方法不太管用
(2)如果经过(1)后又出现如下的报错:

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.03 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 409.61 MiB already allocated; 5.88 GiB free; 654.00 MiB reserved in total by PyTorch)

  这不是超出memory的问题,可能是DataLoader的workers太多了,例如我下面加起来workers=16了。

    dataloader_train = DataLoader(train_set, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=8)
    dataloader_val = DataLoader(val_set, batch_size=args.batch_size, shuffle=False, num_workers=8)

    trainer.fit(model, dataloader_train, dataloader_val)

  然后将workers改小就行了(workers<cpu线程数?)

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