Synchronize Gradle projects with workspace failed due to an error configuring Eclipse. 解决方法

修改 setting.gradle
中的 rootProject.name = ‘XXX’ 为项目名称 ,
同时修改 .project 中的XXX 两个项目名称 必须 一致才行。

### 解决 PyTorch CUDA RuntimeError cudaErrorIllegalAddress 非法内存访问 错误 当遇到 `RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered` 这类错误时,通常意味着程序试图访问未分配或超出范围的 GPU 内存地址。此类问题可以通过调整训练参数和优化资源管理来缓解。 #### 调整批处理大小 减小批量大小可以有效减少每次迭代所需的显存占用量,从而降低非法内存访问的风险[^2]。通过适当缩小 batch size 来测试模型能否正常运行是一个简单有效的初步解决方案。 ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True) # 将原来的较大batch size改为较小值如16或其他适合数值 ``` #### 修改输入尺寸和其他超参数 除了改变 batch size 外,还可以考虑缩减图像分辨率、减少检测框数量以及简化使用的神经网络结构等措施以进一步节省显存空间并提高稳定性[^4]: - **图片尺寸**: 使用较低分辨率的数据集进行预处理; - **边界框数目(num_box)**: 如果适用的话,限制每张图中的目标对象上限; - **精简模型架构**: 移除不必要的层或者组件; 这些改动有助于确保整个计算过程中始终有足够的可用显存供调用者支配。 #### 清理缓存与释放不再需要的对象 为了防止潜在的泄漏情况发生,在完成前向传播之后应当及时清理掉那些已经不需要再被引用到的变量及其关联存储器位置。这包括但不限于清空梯度缓冲区(`optimizer.zero_grad()`) 和手动删除临时创建的大规模 tensor 实例 (`del some_large_tensor`) 同时配合 Python 的垃圾回收机制工作。 另外值得注意的是,如果更换了 Docker 镜像,则可能存在不同版本间的兼容性差异,建议确认当前环境中安装的 PyTorch 版本是否匹配所依赖的具体 CUDA 工具包版本,并按照官方文档指导更新至稳定组合状态[^3]。
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