CUDA error: out of memory

已于 2022-03-23 14:08:56 修改
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分类专栏： python 文章标签： python
于 2022-03-23 14:08:00 首次发布
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本文记录了一次遇到CUDA运行时出现'outofmemory'错误的解决过程。通过使用'nvidia-smi'命令检查GPU内存使用情况，发现内存剩余较多。尝试重启服务器后，问题得到解决。此案例对于遇到类似CUDA内存问题的开发者具有一定的参考价值。

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

遇到问题：CUDA error: out of memory
调试代码时出现内存不够的情况

1.查看服务器

命令：nvidia-smi
发现：GPU内存还剩很多
你好！ 这是你第一次使用 **Markdown编辑器** 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

2.尝试重启服务器

命令：shutdown -r now
结果：问题解决。

解决RuntimeError: CUDA error: out of memory
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02-21 2466
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 4411
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 .
训练时出现的显存错误CUDA error: out of memory
Willjzq1的博客
06-18 8545
RuntimeError: CUDA error: out of memory 出现这种错误一般分两种情况： 第一种情况是你的显卡的显存确实不够，解决方法就是改动 bathsize 这些超参数试试，或者氪金买卡； 第二种情况是显卡的性能能满足，但是被其他的进程占用了，所以可分配的显存不足，解决方法就是结束这些占用显卡的进程从而使现存得到释放。具体地： 在Linux中，在终端输入 nvidia-smi 查看占用显存的PID进程号，然后输入 kill -9 -PID 在Windows中，直
Gym cuda error: out of memory:
最新发布
weixin_43501408的博客
03-13 283
查了一下显存大小只有8G，不足以支撑仿真。换了一台12G的显存可以跑起来。
CUDA error:out of memory
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Arcobaleno
05-16 3万+
今天在运行程序的时候，一直跟我报这个错误，说我CUDA内存不足。调试了很久，最后发现竟然是这样····· 刚开始我怀疑是服务器上的显卡被人用了，但是当我mvidia-smi的时候发现3块GPU都没人用。。那这个问题显然是不可能了。那为何会这样呢？ 又有人说是TensorFlow和Pytorch的版本冲突。？？？我并没有搞到TensorFlow啊 最后参考了该帖子：http:...
[BUG | CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY]
weixin_45714660的博客
04-25 732
解决此问题的一种方法是释放不需要的 GPU 内存，并减少程序中使用的内存量。例如，您可以使用 PyTorch 的 .cuda() 方法将张量移动到 GPU 上，然后使用 .cpu() 方法将其移回 CPU，以释放 GPU 内存。另一种方法是使用更高端的 GPU 或增加 GPU 内存。您可以考虑在可行的情况下升级到更高端的 GPU，或者添加更多的 GPU 内存。这通常是因为您尝试在 GPU 上分配大量内存，但 GPU 内存已经耗尽。您可以通过检查当前系统上可用的 GPU 内存量来验证这一点。
【Tensorflow-Error】CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
luckynote
03-20 1万+
在Tensorflow 训练模型时报错提示： failed to allocate 3.77G (4046333952 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory 虽然会报出显存溢出问题，但不影响正常训练，不过笔者还是想知道这个问题是怎么来的。 废话不多说，先上session初始化的代码 gpu_optio...
RuntimeError: CUDA error: out of memory
xin_yan_tang的博客
10-28 715
RuntimeError: CUDA error: out of memory
解决出现CUDA error-out of memory的问题.pdf
11-16
然而，在训练深度学习模型时，我们经常遇到“CUDA error: out of memory”这样的错误，这表明GPU的显存不足以运行当前的任务。本文将详细介绍这个问题的原因、影响以及解决方法。 ### 问题原因 1. **模型复杂度过...
YOLOv3 CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0‘ failed.
nicole3375的博客
07-26 387
Batch Size（批量大小）：批量大小是指在每次模型训练中同时处理的输入样本数量。Subdivisions（子分区）：子分区是将每个批量进一步划分为更小的部分进行处理的方式。通过使用子分区，可以减少 GPU 内存的需求，特别是当批量大小较大时。把subdivisions=8改成subdivisions=16，64，最好都是2的指数，并且要保证batch是subdivisions的整数倍。方法二：修改尾行 random 值 （默认值为1），此处修改为 ：random=0 （注：yolov3共有三处）
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： with torch.no_grad(): # 停止自动反向计算梯度 参考： https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 https://ptorch.com/news/160.html 作者：菜叶儿掉啦
CUDA Error: out of memory
王叔叔
08-13 3006
0 CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0’ failed. 已放弃 (核心已转储) 很多博客都相下面这样，说修改 测试yolov3时报错：cuda error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0’ failed. batch=64 subdivisions=16 为 batch=1 subdiv
Runtime Error CUDA error out of memory
weixin_42272869的博客
02-27 4077
Runtime Error CUDA error out of memory 问题描述 出错描述：在训练模型python train.py 的时候，出现 RuntimeErrorCUDA error out of memory 错误 出错原因：字面意思，out of memory 问题处理（三种常见的解决方式） 1、查看GPU的使用情况，切换（多GPU的情况） 在服务器上输入 ： nvidia-smi 查看GPU的使用情况： 可以看到第0个GPU 使用占了，可以用空闲的第1GPU来跑你的程序，修改CUD
（超全方法）尝试解决问题：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
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11-28 2万+
提供多种方法解决CUDA内存不足（Out of Memory）的问题。
runtimeError: CUDA error: out of memory
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04-28 492
出现这个情况是因为GPU内存被占用太多 可以使用nvidia-smi查看GPU内存使用情况： 可以看到GPU内存被占用了很多： 解决方法： 杀死占用GPU内存较多的进程 这里是： 所以输入命令： sudo kill 6698(PID进程号) 杀死进程6698 再次输入nvidia-smi 可以看到GPU内存被释放了： 再次运行就不会报错了 ...
CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory； total memory reported: 34058272768
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环境 Ubuntu: 16.04 CUDA: 10.0 CUDNN: 7.6.5 执行情况 $ python3 train.py {'train': {'data_loader': {'batch_size': 1, 'resize_shape': [600, 600], 'train_and_val': 0.8, 'train_img': './data/sample/train_data/train_images', 'train_txt': './data/sample/train_data
cuda error: out of memory
04-28
当我们使用CUDA进行计算时，出现“cuda error: out of memory”的错误消息，意味着我们的计算节点（GPU）的内存不足，无法满足当前的计算任务。 这可能是因为我们需要计算的数据量太大，或使用的模型过于复杂。在这种情况下，我们可以尝试通过分批次处理数据来减小内存消耗，或者将模型进行简化或优化。 另外，我们也可以通过调整CUDA的内存分配策略来应对此问题。比如，我们可以通过限制CUDA内存池的大小来避免内存过度消耗，或者使用合适的数据类型和精度来降低内存使用量。 总之，当我们遇到“cuda error: out of memory”错误时，需要仔细检查代码并尝试优化计算任务以尽可能减小内存消耗。
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