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

最新推荐文章于 2024-05-12 22:43:11 发布
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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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解决GPU内存溢出问题的方法
StyVue的博客
09-20 1184
当使用GPU进行卷积神经网络（CNN）类模型的训练时，有时会遇到内存溢出的错误。这种错误通常发生在模型较大、批量大小较大或者GPU内存较小的情况下。下面我将介绍几种解决GPU内存溢出问题的方法。通过采取上述方法之一或者结合多种方法，可以有效地解决GPU内存溢出的问题。每种方法的适用性取决于具体情况，可以根据实际需求选择最合适的方法。
【bug解决】TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘
mzy20010420的博客
09-04 1万+
【bug解决】TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'x' 。类的实例化
TypeError: Model.forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘解决方法
weixin_41012399的博客
01-03 2139
分析是只有1个gpu获得了数据。改成dump_image = torch.zeros((2, 3, imgsz, imgsz), device=device)就能用2个gpu了。网上搜索都是说减少gpu个数，试了1个gpu可以运行，多个的时候就不能运行，但这并没有解决问题。
TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘
qq_20373723的博客
03-20 2万+
File ".\seg_v2\framework.py", line 13, in __init__ self.net = net().cuda() File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 722, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward()
pytorch报错（4）forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘或者‘NoneType‘ object is not callable
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qq_37382769的博客
03-14 3万+
我们经常会基于pytorch现有的网络进行修改，然后封装成自己的模型文件（py文件）,以方便调用，但是新手在调试时经常会遇到如下两种BUG：（1）TypeErro: 'NoneType' object is not callable/forward() （2）TypeErro: forward() missing 1 required positional argument: 'x' 本文针对以上两种错误，给出了一种修改建议。
tenorflow gpu内存溢出
weixin_41396062的博客
03-13 300
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[10,64,90,160] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Conv2D] 可以减少batch size来减少gpu内存占用 ...
TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: ‘X‘——报错
#仙女不扎马尾#的博客
04-06 7400
文章目录
TypeError: setUpClass() missing 1 required positional argument: ‘cls‘怎么解决？
little_mouse_的博客
10-19 1638
TypeError: setUpClass() missing 1 required positional argument: 'cls'怎么解决？
训练时候查看gpu溢出情况
qq_46089163的博客
05-12 628
我可以帮您了解如何在 GPU 溢出的时候给您提示。训练时候查看gpu溢出情况。#深度学习/gpu相关代码。
用GPU跑深度学习的时候显存溢出 RuntimeError: CUDA out of memory
hxhabcd123的博客
10-29 3244
本文记录跑深度学习时显存溢出的情况
GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸 解决方案
dream6985的博客
08-07 5684
GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸 解决方案
forward() missing 1 required positional argument:‘input_ids‘
alicemh的博客
03-09 749
解决: transformers的版本不对，将transformers版本从3.4.0改为4.4.1版。
不优雅地解决pytorch模型测试阶段显存溢出问题
Niatruc的博客
07-24 3283
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.54 GiB (GPU 0; 7.79 GiB total capacity; 4.29 GiB already allocated; 1.29 GiB free; 31.68 MiB cached)
TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘input_ids‘
sdaujz的博客
10-06 6698
用的多GPU的数据并行方法DataParallel ，这老出错 原 batch_size 我设的 8，谷歌到该 github issue https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch/issues/2 然后 batch_size 设为 9 目前能跑通
GPU显存老是溢出的问题
pku_langzi的博客
12-23 6502
GPU显存溢出解决方案
pytorch 出现forward() missing 1 required positional argument: 'input'的可能原因
weixin_41919571的博客
03-16 1万+
pytorch 出现forward() missing 1 required positional argument: 'input’的可能原因 问题溯源 ----> 6 out = model(img_feature, assistant_feature) ~/.local/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py in...
pytroch forward() missing 1 required positional argument: 'input'的一个可能原因
york1996的博客
10-11 3万+
vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=True) class NET(nn.Module):     def __init__(self):         super(NET, self).__init__()         self.features=vgg16.features()        self.fc=vgg16.classifie...
forward() missing 1 required positional argument: 'x_anther'
最新发布
10-22
<think>我们正在处理一个编程错误，具体是在调用forward()函数时缺少一个名为'x_anther'的位置参数。 这个问题通常出现在深度学习框架（如PyTorch）中定义模型的前向传播函数时，前向函数的参数被调用时没有正确传入。 根据错误信息，我们需要确保在调用forward函数时传递了所有必需的参数。这里缺少的是'x_anther'。 可能的解决步骤： 1. 检查模型类（通常是nn.Module的子类）中forward函数的定义，确认它所需的参数。 例如：def forward(self, x, x_anther): 2. 检查调用forward的地方，确保传递了所有必需的参数。例如，如果模型实例为model，那么调用应该是model(x, x_anther)（或model.forward(x, x_anther)）。 3. 如果是在训练循环中调用，确保数据加载器提供了足够的数据（即每个批次返回的数据应该包含两个部分，分别对应x和x_anther）。 另外，可能的原因和解决方案： - 原因1：在定义模型的前向传播时，要求两个输入（比如x和x_anther），但在调用时只传入了一个。 - 解决方案：调整数据加载部分，使其返回两个输入，或者在调用时传入两个参数。 - 原因2：可能是自定义模型的结构设计需要两个输入，但在模型实例化后调用时没有提供两个输入。 - 解决方案：检查模型结构的定义，如果不需要两个输入，则修改forward函数的定义（去掉多余的参数）；如果需要两个输入，则确保调用时两个输入都存在。 下面是一个示例代码片段，展示了一个需要两个输入的前向传播函数定义： ```python import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc = nn.Linear(10, 2) def forward(self, x, x_anther): # 这里假设我们将两个输入连接起来 combined = torch.cat((x, x_anther), dim=1) return self.fc(combined) ``` 在训练循环中，我们需要确保每个批次的数据包含两个张量： ```python for batch in dataloader: # 假设batch是一个元组，包含两个张量 x, x_anther = batch outputs = model(x, x_anther) # 正确传递两个参数 ``` 如果我们的数据加载器只返回一个张量，那么我们需要修改数据加载器或数据处理部分，使其返回两个张量。 特殊注意： 有时候，我们可能使用的是预定义的模型结构（如从库中加载的模型），这些模型可能不需要两个输入。如果我们试图传入两个参数，就会导致错误。因此，请确保模型设计确实需要两个输入。 如果我们在使用预训练模型或标准模型（如ResNet），通常它们只需要一个输入。在这种情况下，我们不应该添加额外的参数。 总结步骤： 1. 检查forward函数定义，确认参数列表。 2. 检查调用forward函数的地方，确保参数数量和顺序匹配。 3. 检查数据准备部分，确保提供了所需数量的数据。 如果问题仍然存在，请提供更多上下文信息（如模型定义和调用代码），以便进一步诊断。 </think>### 解决 `forward()` 函数缺少参数 'x_anther' 的方法 当出现 `TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'x_anther'` 错误时，表明在调用模型的前向传播函数时缺少必需的输入参数。以下是系统性的解决方案： #### 1. **检查模型定义** - 确认 `forward()` 函数定义是否包含 `x_anther` 参数： ```python class YourModel(nn.Module): def forward(self, x, x_anther): # 确保参数列表包含 x_anther ... ``` - **修复方案**：若模型不需要此参数，需从 `forward()` 签名中移除 `x_anther` [^1]。 #### 2. **检查调用代码** - 调用 `forward()` 或 `model()` 时需传入所有必要参数： ```python # 正确调用（传入两个参数） output = model(input_data, x_anther_data) ``` - **常见错误场景**： ```python # 错误：只传入了一个参数 output = model(input_data) # 缺少 x_anther_data ``` #### 3. **检查数据加载器** - 确保数据批次包含 `x_anther` 所需的数据： ```python # 数据集应返回元组 (x, x_anther) class CustomDataset(Dataset): def __getitem__(self, idx): return x_data[idx], x_anther_data[idx] ``` - 训练循环中需解包两个数据： ```python for x, x_anther in dataloader: # 确保解包两个变量 output = model(x, x_anther) ``` #### 4. **继承模型检查** - 若继承自父类模型（如 `nn.LSTM`），确认是否重写了 `forward()`： ```python class CustomLSTM(nn.LSTM): def forward(self, x, x_anther): # 重写时新增了参数 ... ``` - **解决方案**：删除不必要的参数或调整父类调用逻辑。 #### 5. **调试建议** - 打印参数数量检查： ```python print("Forward params:", inspect.signature(model.forward).parameters) ``` - 使用断言验证输入： ```python assert x_anther is not None, "x_anther 数据未提供" ``` ### 典型修复案例 ```python # 错误代码 output = model(input_tensor) # 报错缺 x_anther # 修复后 x_anther_tensor = torch.randn(batch_size, 10) # 生成或加载数据 output = model(input_tensor, x_anther_tensor) # 传入两个参数 ``` --- ###
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