pytroch运行时出现：CUDA error:out of memory

最新推荐文章于 2025-05-20 08:25:13 发布
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分类专栏： 情感识别项目运行问题异常处理总览 文章标签： python
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34907927/article/details/109909133
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本文探讨了在验证集评估阶段处理张量计算时遇到的空间占用问题。提出两种解决方案：一是将张量转化为numpy数组在CPU上进行loss和accuracy计算；二是利用`torch.no_grad()`上下文管理器来避免梯度计算，降低内存消耗。这两种方法都能有效提升评估阶段的效率。

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

一、验证集评估阶段的张量计算非常占用空间。
法1. 可以对利用torch.tensor().detach().cpu().numpy()转为numpy，在cpu上进行loss和acc的计算
法2. 直接对评估阶段使用with torch.no_grad():

解决RuntimeError: CUDA error: out of memory
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02-21 2531
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。
显存充足 RuntimeError: CUDA error: out of memory
AsajuHuishi的博客
11-05 4423
如果平时训练测试都没问题，忽然有一天测试的时候出现RuntimeError: CUDA error: out of memory，很有可能是因为当时训练时使用的卡号和现在使用的卡号不一致。 我今天用0卡的时候发现 RuntimeError: CUDA error: out of memory 首先nvidia-smi，发现0卡显存充足。 然后查看之前的日志，发现打印的变量在1卡上。 这说明我们之前用1卡运行是没有问题的，需要将cuda 1映射到cuda 0。 修改测试代码即可，将 checkpoint .
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total
Dxy1239310216的博客
05-24 4966
PyTorch提供了自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）支持，这可以通过使用较小的数据类型（如半精度浮点数）来减少内存使用，同时保持模型训练的准确性。：如果你有多个GPU，你可以使用PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel来在多个GPU上并行训练你的模型。但是，请注意这通常是PyTorch内部用于管理内存分配的参数，并且可能需要深入了解PyTorch的内存管理机制才能正确使用。：这是最常见的解决方法。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0； 23.69 GiB total
BetrayFree的博客
10-27 1万+
错误消息提供了一些有关当前GPU内存状态的信息，以及一些建议的解决方法。
torch.cuda.OutOfMemoryError
power的专栏
05-31 7616
遇到这个错误，按网上改小batch_size改的很小了，依然报错。错误原因是网络的输入输出shape不一致。后改小了网络结构，搞定。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
wxr0616的博客
04-08 718
今天微调chatglm3-6b的时候先后出现torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.和torch.distributed.elastic.multiprocessing.api: [ERROR] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 780) of binary，我先试着解决后一个，未果，于是先看看前一个，打开训练日志，发现有很多空字符串，类似。记得改参数的时候最好折半比如512改为216.
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】RuntimeError: CUDA out of memory 问题解决
热门推荐
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
PyTorch报错RuntimeError: CUDA out of memory的内存优化
最新发布
shejizuopin的博客
05-20 470
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。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 400.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total
mjmald的博客
07-25 1万+
5. **调整 PyTorch 内存管理设置**: 可以尝试调整 PyTorch 的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb` 来避免内存碎片化。3. **释放不需要的显存**: 在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()` 来释放不需要的显存。可以尝试减小`batch_size` 参数的值。1. **减少模型的大小**: 可以考虑减少模型的大小，例如通过选择更小的模型、减少模型的层数或通道数等方式，来降低内存需求。
（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。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...
weixin_35755823的博客
02-03 1万+
这是一个CUDA内存错误，代表GPU内存不足，无法分配12.00 MiB的内存。您可以尝试设置max_split_size_mb以避免内存碎片，以获得更多的内存。请参考PyTorch的内存管理文档以获得更多信息和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的配置。 ...
报错记录torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 90.00 MiB (GPU 0； 7.93 GiB to
gongkeguo的博客
11-03 2万+
python报错记录
【新手】复现NeRCo代码中出现的torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. 问题解决办法。
qq_43612410的博客
09-13 2287
3、高版本pytorch可能在处理显存占用时有更多的优化，可以升级为更高版本的pytorch。特别是在相同型号GPU的情况下，可以考虑Python包版本的问题，通过“pip list”或者“conda list”可以参考版本信息。对于1，在尝试减少batchsize解决，发现原文中原本的batchsize已经是1，没有办法再减了。但是此方法只是应急用，至于怎么让他多个GPU一起用，我至今还没有弄明白，在参数前面加上。2、cached（缓存）过高的情况下，在报错的代码块之前先添加。也还是会报显存不够的错误.
Yolov8模型训练报错：torch.cuda.OutOfMemoryError
大雾的小屋的博客
11-10 6843
最近在使用自己的数据训练Yolov8模型的时候遇到了很多错误，下面将逐一解答。 如何解决：torch.cuda.OutOfMemoryError的报错问题。
pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory
05-13
这个错误通常发生在GPU内存不足的情况下。你可以尝试以下方法来解决这个问题： 1. 减少batch size：减少每个batch的大小可以减少GPU内存的使用量。 2. 减少模型层数：如果你的模型太大，可以尝试减少模型的层数，以减少GPU内存的使用量。 3. 使用半精度浮点数：可以使用半精度浮点数来减少GPU内存的使用量。 4. 清除缓存：在每个epoch结束后，可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 来清除缓存。 5. 使用分布式训练：使用分布式训练可以将模型参数分配到多个GPU上，从而减少每个GPU的内存使用量。 6. 增加GPU内存：如果以上方法无法解决问题，可以考虑增加GPU内存。
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