pytorch中安装出现MemoryError的解决方案

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文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
于 2022-11-14 08:28:32 首次发布
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问题

安装pytorch过程中出现MemoryError的问题

解决

最后总结一下应该是虚拟环境创建太多了，删掉几个不用的虚拟环境

林若漫空
关注
Pytorch RuntimeError: No CUDA GPUs are available解决方案
weixin_43178406的博客
04-07 8万+
本文主要介绍了使用Pytorch产生错误提示：RuntimeError: No CUDA GPUs are available的解决方案，希望能对使用Pytorch的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三
Pytorch显存充足出现CUDA error:out of memory错误
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Hungry_Shell的博客
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Pytorch显存充足出现CUDA error:out of memory错误 Ref: https://www.cnblogs.com/jisongxie/p/10276742.html 报错内容 ![image.png](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9jZG4ubmxhcmsuY29tL3l1cXVlLzAvMjAyMC9wbmcvNjAyMzUwLzE1OTc2NTM0ODcxMzktNDQ5N2JmZDItMzBhYi00NzMzLTg2ZD
pip安装pytorch出现MemoryError
菜根檀的博客
07-05 8350
pip安装pytorch出现MemoryError如下图: 根据最后一行红色字体我们知道出现了MemoryError,根据字面意思我们可知此问题与内存有关。 因为pip安装的缓存机制想要先把整个文件读取到内存以后才开始安装，因此可能导致内存不足。所以我们在安装时指示不启用缓存即可，可以使用 --no-cache-dir 命令，如下 pip install --no-cache-dir torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://downlo
服务器安装torch库时，python 出现MemoryError报错解决方案
qq_62729096的博客
05-14 1794
解决方案安装指令后加上--no-cache-dir不使用缓存安装。
pytorch在linux+ CPU安装过程及pip memoryError问题解决
3m2u的专栏
01-07 1940
pytorch在linux+ CPU安装过程及pip memoryError问题解决
pip安装pytorch出现报错MemoryError
龙雪的博客
05-26 1717
问题描述： pip安装时出现一长串红色报错 问题原因： 根据最后一行红色字体我们知道出现了MemoryError，可知此问题与内存有关。因为pip安装的缓存机制想要先把整个文件读取到内存以后才开始安装，因此可能导致内存不足。 问题解决： 在安装时指示不启用缓存即可，可以使用 --no-cache-dir 命令，如下 pip install --no-cache-dir torch==1.x.x ... ...
pytorch中安装出现memoryerror的解决方案
max_LLL的博客
07-14 1084
pytorch中安装出现MemoryError的解决方案 如果你将来打算学习pytorch这个库请千万要收藏保存这片文章!!!(这个库大概3个G左右,所以下载时间可想而知,所以懂了吧) 今天在进行安装pytorch的时候,就在下载完成的时候,突然报出了一个错误: 开始的安装命令:pip3 install torch1.9.0+cu111 torchvision0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_s
python导入torch报错MemoryError
z_x_c_的博客
01-19 1796
给python import torch包报错 pip install --no-cache-dir torch==1.10.0 -ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pip 是默认先把包放入内存中，在进行安装 加上--no-cache-dir 来取消默认的全部放入内存进行安装 同时 可以把虚拟机的内存设置的再大一点 ...
pytorch OutOfMemoryError
power的专栏
01-11 936
before:after:ok....看到这个提示，表示您的GPU内存不足。由于我们经常在PyTorch中处理大量数据，因此很小的错误可能会迅速导致程序耗尽所有GPU;好的事，这些情况下的修复通常很简单。
Pytorch:出现RuntimeError: CUDA out of memory.的解决方案
qq_35896136的博客
06-03 5429
调用VGG网络的训练时候出现了这个问题 报错信息： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 823.88 MiB (GPU 0; 7.93 GiB total capacity; 6.96 GiB already allocated; 189.31 MiB free; 10.26 MiB cached) 从报错信息可以看到，是因为GPU内存不足。因为VGG网络是一个参数很庞大的网络，所以在训练过程中，需要存储大量的参数和损失函数信息等等。.
详解解决Python memory error的问题（四种解决方案）
12-31
昨天在用用Pycharm读取一个200+M的CSV的过程中，竟然出现了Memory Error！简直让我怀疑自己买了个假电脑，毕竟是8G内存i7处理器，一度怀疑自己装了假的内存条。。。。下面说一下几个解题步骤。。。。一般就是用下面这些方法了，按顺序试试。 一、逐行读取 如果你用pd.read_csv来读文件，会一次性把数据都读到内存里来，导致内存爆掉，那么一个想法就是一行一行地读它，代码如下： data = [] with open(path, 'r',encoding='gbk',errors='ignore') as f: for line in f: data.appen
pytorch出现CUDA error:out of memory错误
weixin_43979925的博客
04-10 5327
pytorch出现CUDA error:out of memory错误问题描述解决方案 问题描述 模型训练过程中报错，提示CUDA error:out of memory。 解决方案 判断模型是否规模太大或者batchsize太大，可以优化模型或者减小batchsize； 比如： 已分配的显存接近主GPU的总量，且仍需要分配的显存大于缓存（306M>148.3M）。 cached（...
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
最新发布
shejizuopin的博客
05-28 814
本文系统介绍了PyTorch中常见CUDA显存不足问题的解决方案。文章首先分析了显存溢出的四大原因：批量过大、模型复杂、显存碎片化及数据类型不当。随后提出包含8种具体措施的优化矩阵，涵盖基础策略（批量调整、梯度累积）、模型优化（剪枝量化、轻量模型）、高级管理（混合精度、显存监控）和数据优化（DataLoader配置、输入尺寸调整）。每种方法均附代码示例和性能对比数据，如混合精度训练可节省50%显存并提升速度10-20%。最后提供验证流程和常见问题解答，建议优化路径为：先调批量/梯度累积，再考虑模型轻量化，最
pypytorch debug记录： MemoryError、BrokenPipeError、device-side assert triggered
枪枪枪的博客
10-24 2630
文章目录一、MemoryError、BrokenPipeError资料二、CUDA error: device-side assert triggered资料 操作系统:windows 10 一、MemoryError、BrokenPipeError error_message: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ 100%|████████████████
Python中的MemoryError错误
一个不懂编程的编程大佬，当一个人面对疾风，走上前去当一个逆行者，才是卫国黑客（AI终将代替人类）
07-13 1076
本文将介绍MemoryError错误的原因、如何处理它以及一些预防内存错误的最佳实践。memory_profiler模块：memory_profiler模块提供了一种逐行分析内存使用情况的方法。您可以使用@profile装饰器对函数进行注释，并使用mprof命令行工具分析内存使用情况。当我们尝试计算这个列表的总和时，可能会遇到MemoryError错误，因为Python解释器无法为这么大的数据集分配足够的内存。如果您的计算机具有更多的可用内存，那么您可以尝试增加可用内存来解决MemoryError错误。
pip安装Python包安装的内存困境MemoryError—解析pip的下载与安装过程
记录我的学习历程
07-30 1351
通过分析pip的工作原理,我们可以更好地理解这次内存不足的错误原因,并给出相应的解决方案。这也让我们认识到对于超大型的Python包,直接通过pip下载并安装可能会遇到难题,需要根据具体情况酌情应用各种下载和安装方式以避免问题。
解决Python报错MemoryError的问题
qq_44723773的博客
09-16 3306
Python 32bit 最大只能使用2G内存，坑爹之处，超过2G报错MemoryError。如果遇到这种问题，可以先检查自己安装的Python是32bit，还是64bit。而64bit Python则无此限制，所以建议使用 64bit Python。今天在处理一个2G的大数据文本文件时，出现了MemoryError的错误。
Win系统下使用pytorch运行代码报错，RuntimeError: CUDA error: out of memory以及[WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作解决办法
weixin_48653703的博客
03-24 2649
Windows下使用pytorch运行代码报错，RuntimeError: CUDA error: out of memory以及[WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作解决办法
安装pytorch以及出错处理办法
活到老、学到老
09-22 3063
http://pytorch.apachecn.org/有安装办法. windows python3.6 ，3.5环境 conda install pytorch-cpu -c pytorch  pip3 install torchvision linux 环境 下 python2.7  conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorc...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 54.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 13.23 GiB already allocated; 0 bytes free; 13.71 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
04-03
### 解决PyTorch CUDA Out of Memory Error 当遇到 `CUDA out of memory` 错误时，通常是因为显存分配不合理或者存在碎片化问题。为了优化内存管理和减少显存碎片化的可能性，可以通过调整环境变量 `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 中的参数来实现。 #### 调整 `max_split_size_mb` `max_split_size_mb` 是用于控制显存分割大小的一个重要参数。如果预留的显存远大于实际使用的显存，则可能表明出现了严重的显存碎片化现象。此时可以尝试设置该参数以改善这一情况[^1]： ```bash export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" ``` 上述命令将最大分割大小设置为 128MB。具体数值可以根据实际情况进行调整，建议从小到大逐步测试最佳值[^2]。 #### 配置其他选项 除了 `max_split_size_mb` 外，还可以考虑以下配置项来进一步优化显存管理： - **backend**: 控制显存分配器的行为模式，默认为 `cuda`。 - **garbage_collection_threshold**: 设置垃圾回收触发阈值，单位百分比。较高的值会延迟释放未使用的显存片段。 - **memory_fraction**: 显卡总显存的比例上限，限制模型运行过程中可占用的最大显存量。 完整的配置示例如下所示： ```bash export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128,garbage_collection_threshold:0.8,memory_fraction:0.9" ``` 此配置表示： - 将单次分配的最大分片设为 128 MB； - 当超过 80% 的显存被标记为不可用时启动垃圾收集机制； - 总共允许程序最多使用 GPU 显存容量的 90%[^3]。 #### Python脚本中的应用 如果不想通过环境变量全局生效，也可以在Python代码内部动态修改这些配置。例如，在训练前加入如下代码即可局部作用于当前进程： ```python import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:128' ``` 这样做的好处是可以针对特定任务单独定制不同的策略而不会影响其他部分的工作流。 --- ### 注意事项 尽管合理调节以上参数有助于缓解某些场景下的 OOM（Out Of Memory）错误，但如果数据集规模过大或模型复杂度过高仍然可能导致硬件资源耗尽的情况发生。因此还需要综合评估并适当简化网络结构、降低批量尺寸(batch size)，甚至升级计算设备作为备选方案之一。 ---
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