RunTime Error : cuda out of memory

最新推荐文章于 2025-06-05 08:15:09 发布
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本文详细解析了CUDAoutofmemory错误的两种常见场景及其解决办法。一种是在运行网络模型时因内存满载导致的中断，解决策略包括减小Batch-size或图片尺寸；另一种源于网络预训练模型与Pytorch版本不匹配，建议仅提取模型参数而非整个网络。

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cuda out of memory
分为两种情况

第一种 CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB

在这里插入图片描述
错误信息：
CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 7.93 GiB total capacity; 6.68 GiB already allocated; 18.06 MiB free; 41.28 MiB cached)
原因：
运行网络模型过程，占满了内存，引发中断

解决方法
减小输入输入的Batch-size
或者减小图片的尺寸

第二种 RuntimeError: CUDA error: out of memory

在这里插入图片描述
只有错误提示 out of memory
楼主google答案，发现时因为网络预训练模型和Pytorch版本不匹配

解决方法
不直接提取整个网络，只提取模型参数，这种方法要求你有这个模型的参数文件

在这里插入图片描述

RuntimeError: CUDA error: out of memory——torch死了？
NLP与推荐算法
12-25 2216
GPU太差了，两个1080Ti跑不起来resnet50？？？ 告诉我占满了，这真是大笑话了。 两个卡瞬间占满了，然后就死了，卧槽，真是人生艰难啊！！！ 我想要个好点的服务器啊！！！！ 卡多，盘大！！！ ...
PyTorch报错RuntimeError: CUDA out of memory的内存优化
shejizuopin的博客
05-20 561
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。
RuntimeError: CUDA out of memory
qq_46600553的博客
07-29 1万+
报错内容： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.34 GiB already allocated; 14.76 MiB free; 1.38 GiB reserved in total by PyTorch) 查资料的过程发现另一种报错： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.50
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
最新发布
shejizuopin的博客
06-05 479
摘要：本文针对PyTorch训练中常见的RuntimeError: CUDA error: out of memory错误，分析了模型过大、批量大小过高等五大成因，并提供了六种解决方案：减小批量大小、梯度累积、混合精度训练、显存释放、模型剪枝等。通过代码示例和对比表格，详细说明了每种方法的优缺点及适用场景，帮助开发者在显存和性能之间取得平衡。这些优化策略能有效解决GPU显存不足问题，确保深度学习训练顺利进行。（148字）
解决：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0； 2.00 GiB total capacity； 1
地中海の养成记
01-31 6万+
1. 问题2. 分析3. 解决 1. 问题 训练模型时报错： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.49 GiB already allocated; 57.03 MiB free; 6.95 MiB cached) 2. 分析 这种问题，是GPU内存不够引起的 3. 解决 方法一： 换高性能高显存的显卡 方法二：修改代码 报错的训练代码为.
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：...
一文解决 RuntimeError: CUDA out of memory. 全网最全
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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
RuntimeError: CUDA error: out of memory
weixin_39450145的博客
07-06 1881
RuntimeError: CUDA error: out of memorycuda不够用，需要换用显存更大的显卡。。。换用显存更大的显卡问题应该就解决了。
RuntimeError: CUDA out of memory.
宁静致远
09-27 595
Win10运行环境，python编程语言，运行一个pytorch框架的程序报错 “RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 98.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 4.39 GiB already allocated; 5.27 MiB free; 89.58 MiB cached)”，解决办法： bachsize的参数值减小就解决了，举个例子：这里的主机运行内存是16GB，程序ba...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0； 2.00 GiB total capacity； 1.29
weixin_43725886的博客
07-04 1万+
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTorch) 解决方案
RuntimeError: CUDA error: out of memoryCUDA
weixin_64064486的博客
03-03 1万+
就是当网络参数什么都没有问题了，而且batch_size已经是最小了，还是出现以了问题 但据我遇到的RuntimeError: CUDA error: out of memoryCUDA，其实有两种， 第一种就是如下 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 338.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 842.86 MiB already allocated; 215.67 MiB free;
CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total capacity；总结（1）
qq_38148600的博客
09-04 3万+
CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.54 GiB already allocated; 14.94 MiB free; 4.64 GiB reserved in total by PyTorch) 分析问题CUDA内存超载 解决尝试一：GPU未被调用， https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/107737783 ..
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