GPU内存溢出，以及forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘；设置GPU

GPU内存溢出与PyTorch forward函数错误解决
最新推荐文章于 2024-05-12 22:43:11 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-12 22:43:11 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
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#python #pytorch #cuda

在进行深度学习实验时遇到了GPU内存溢出问题，尝试调整batchsize无效。问题根源在于GPU设置代码有误，由于未指定GPU使用，导致多张GPU被启用。解决方案是通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`为'0'，只使用一张GPU。此外，还遇到了`forward()`函数缺少参数的问题，可能与批次大小不匹配有关。

问题

  1. 在实验过程里，总是遇到GPU内存溢出的问题，怎么改batchsize都不行
    表面原因设置gpu的代码有问题。究其原因，还是因为穷。
    在代码里
import os 
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1,2"

或在终端里

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
  1. 清理gpu
nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id]
# 或者杀掉进程
kill -9
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