tf:failed to alloc 268435456 bytes on host: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

最新推荐文章于 2025-05-14 08:30:31 发布
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本文针对TensorFlow中出现的内存分配超过系统内存10%的问题，提供了多种解决策略，包括调整模型大小、数据类型优化、减少批量大小、更换优化器及安装方式，帮助读者有效避免和解决内存溢出错误。

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

tensorflow/core/framework/allocator.cc:101] Allocation of X exceeds 10% of system memory. 或者 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized 解决办法：

参考链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18736#issuecomment-396012638

  1. 模型太大，如太大的全连接层
  2. 检查数据类型，用float32代替float64
  3. 减小batch_size
  4. 更改优化器，adam/RMSprop优化器会存储历史梯度， 从而double内存消耗
  5. 安装时尝试采用‘conda install tensorflow(-gpu)’而非’pip install tf’
TX2之failed to alloc 2304 bytes on host解决方法
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参考：https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1029742/jetson-tx2/tensorflow-1-6-not-working-with-jetpack-3-2/ 在服务器上训练得到tensorflow模型，然后往TX2上部署推理的时候，报了如下的错 W ./tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_a...
智能风险评估AI平台性能瓶颈突破：架构师亲测的6个高并发优化技巧（附压测报告）
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海思35xx 编程报错 mmz_userdev:ioctl_mmb_alloc: hil_mmb_alloc(, 0, 0x0, 0, ) failed!
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海思3516 用ive写图像处理代码时报错。这个时内存申请错误，具体如下 mmz_userdev:ioctl_mmb_alloc: hil_mmb_alloc(, 0, 0x0, 0, ) failed! [Func]:hi_mpi_sys_mmz_alloc [Line]:866 [Info]:system alloc mmz memory failed! 报错信息说的很明白了，这是一个内存申请时的报错。从第一行可以看出，申请大小为0的内存失败。 定位到申请内存错误的位置，修改掉错误的代码即可， ...
java进程老挂掉_JAVA进程突然挂掉 - 1024菜bird的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
weixin_35395422的博客
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JVM内存不足导致进程死掉. Native memory allocation (mmap) failed to map一台服务器上部署很多JAVA进程已经是微服务的常态，但也有些坑。背景，测试服务器上的一些JAVA进程突然挂掉，查看call back的日志发现如下：# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to...
PyTorch报错「CUDA out of memory」：梯度累积与混合精度训练的显存优化
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显存优化策略选择场景推荐方案配置建议单GPU显存受限梯度累积 + 混合精度训练GradScaler多GPU显存受限分布式训练 + 混合精度训练GradScaler计算资源受限模型剪枝 + 量化训练使用模块。
Allowed memory size of 268435456 bytes exhausted 问题处理
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我之前按照网上的方式设置了php.ini memory_limit或者直接ini_set(”memory_limit”,”256M”)，发现这根本治标不治本，现在256M也=满足不了了，这样下去数据只会越加越大。 然后查看了出问题的代码，说真的这个想要治本，还是得根据自己代码的情况来看。 我这边的问题是设置了一个静态变量，这个静态变量在构造函数查询了一个数据表的所有数据，长此以往，造成了内存...
CUDA：out of memory的解决方法（实测有效）
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05-08 1万+
CUDA out of memory问题通常发生在深度学习训练过程中，当GPU的显存不足以容纳模型、输入数据以及中间计算结果时就会触发。：深度学习模型尤其是大型模型，如Transformer或大型CNN，拥有大量的参数，这些参数在训练时需要被加载到GPU显存中。同时，如果批量大小（batch size）设置得过大，一次性处理的数据量也会增加，进一步加大显存的负担。
关于TensorFlow 中使用sess导致内存不足
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想要将tf.tensor转换为numpy格式，网上介绍的无非就是两种方法，一种是直接xxx.numpy()，结果报错，按照网上说的修改方法也不行；另一种方法就是使用session，然后xxxxx.eval(session=sess)，结果会导致内存直接爆炸，16g的内存装满，显示的warning为 2021-03-16 00:22:36.412770: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:80] Allocation of 4759040000
Python tensorflow报错： CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
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tensorflow报错： CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 这几天在做卷积神经网络的一个项目，遇到了一个问题CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY。运行代码时前三四百次都运行正常，之后就一直报这个错误（而且第二次、第三次重新运行程序时，报错会提前），但是程序不停止。今天空闲下来，就看一看 这个问题。 详细信息（因为我的报错解决了，所以从网上找了一个相同的报错信息）： 2017-03-28 23:38:19.485396: E tensorflow/stream_executor/
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使用卷积神经网络（tensorflow）识别cifar10数据集
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Error: llama runner process has terminated: error loading model: unable to allocate CUDA_Host buffer
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### 解决方案 当遇到 `error loading model: unable to allocate CUDA_Host buffer` 错误时，这通常意味着 GPU 内存不足以支持当前模型的加载和运行。以下是几种可能的解决方案： #### 调整批处理大小 减少输入数据的批量大小可以显著降低显存需求。通过调整配置文件中的 batch_size 参数来实现这一点[^1]。 ```json { "batch_size": 8, } ``` #### 使用更小规模的预训练模型 如果硬件资源有限，则考虑切换到参数量较少的小型化版本模型。例如 DeepSeek 提供的不同尺寸变体可以选择较小的一个进行测试[^3]。 #### 启用混合精度计算 启用 FP16 或 BF16 数据类型可有效节省一半以上的显存占用空间而不明显影响性能表现。对于 PyTorch 用户来说可以在启动脚本中加入如下环境变量设置[^2]: ```bash export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:<size> ``` 其中 `<size>` 需要根据实际情况设定合适的值以平衡速度与稳定性之间的关系。 #### 清理缓存并重启服务 有时临时性的内存泄漏也会引发此类问题，在尝试其他方法之前先执行简单的清理操作往往能快速排除干扰因素: ```bash sudo nvidia-smi --reset-gpu-clocks nvidia-smi > /dev/null && echo "NVIDIA driver is running." || (echo "Please install NVIDIA drivers."; exit 1) killall -9 llama_runner_service_name_here # 替换成实际的服务名称 ``` 以上措施应该能够帮助缓解乃至彻底解决问题所描述的现象。当然具体实施效果取决于个人场景下的具体情况而定。
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