错误调试：failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

最新推荐文章于 2025-05-28 08:14:07 发布
最新推荐文章于 2025-05-28 08:14:07 发布
阅读量1.4w 收藏 25
点赞数 7
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 调试错误
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/strive_for_future/article/details/81292865
本文介绍如何通过代码指定使用特定的GPU设备以及限制脚本占用的显存比例，这对于多GPU环境下的资源分配与管理十分关键。

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

1）需要指定GPU，代码头部添加如下代码：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

2）限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行，session 语句进行如第二行的修改

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

 

 

成功解决torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0； 2.00 GiB to
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-02 1万+
​ 成功解决torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.67 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_s
ERROR：Failed to allocate 119 blocks
weixin_33860553的博客
02-20 239
　　在编译android源码时，出现下面错误：　 1 make_ext4fs -l 167772160 -a system out/target/product/Mary/system.img.ext4 out/target/product/Mary/system 2 Creating filesystem with parameters: 3 Size: 167772160 4 ...
Failed to allocate a 38189038 byte allocation with 16777216 free bytes and 20MB until OOM
热门推荐
ivluowei的博客
09-20 1万+
在项目中将图片以base64格式上传，发现当上传的图片大于10张时,app直接崩溃了，出错log如下:定位到出错代码发现是封装的网络底层出现了问题，代码如下:出错log显示340行有问题，我看了半天也没发现有什么问题,最后在https://stackoverflow.com/questions/32919833/jsonobject-tostring-returns-outofmemoryerror
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
最新发布
shejizuopin的博客
05-28 984
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
RuntimeError: cublas runtime error : resource allocation failed at
studyvcmfc的专栏
07-22 689
[root@bsyocr server-train]# tail trainall210722_6.log.txt File "/home/server-train/pytorch_pretrained/modeling.py", line 300, in forward mixed_query_layer = self.query(hidden_states) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/...
使用gstreamer GLib报错：failed to allocate 3080991032 bytes on
qq_23350817的博客
08-22 531
gstreamer报错：failed to allocate 3080991032 bytes on 解决方法： 升级gstreamer，gstreamer下载地址： https://gstreamer.freedesktop.org/download/ https://gstreamer.freedesktop.org/data/pkg/windows/1.17.90/mingw/ https://download.csdn.net/download/cyberdstar/12683576?ops_req
OpenCVError: Insufficient memory (Failed to allocate 1616196452 bytes)
西北工业大学的博客
10-14 5287
不是这里aaOpenCV Error: Insufficient memory (Failed to allocate 1616196452 bytes) in OutOfMemoryError, file D:\OpenCV2.4.9\opencv\sources\modules\core\src\alloc.cpp, line 52 terminate called after throwin...
failed to allocate 18.41M (19300352 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
qq_36362060的博客
06-13 1万+
tensorflow 训练时出现failed to allocate 18.41M (19300352 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 我在ubuntu16.04中安装的是tensorflow-gpu1.6.0版本的，在使用jupyter notebook训练时出现了failed to allocate 18.41M (19300352 ...
Python tensorflow报错： CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
qq_34851605的博客
11-20 3590
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/
Keras/TensorFlow报错CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY:
Kyrielong的博客
03-07 6332
用keras的model.predict时报错如下： failed to allocate 4.00G (4294967296 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory 2019-03-07 10:24:00.610883: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.c...
Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 2611816 bytes)
10-25
主要介绍了Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 2611816 bytes)错误的解决方法,需要的朋友可以参考下
ubuntu 安装nvidia显卡驱动，提示no device were found（爆肝两天找到适合不同人的解决办法）
cwt1998916的博客
04-24 6071
本文以下内容属于排查问题，不影响你的安装使用，当你完全找到问题所在，再具体操作即可这里放一个完全删除驱动的办法，如果你找到问题了，可以用这个。
【已解决】深度学习failed to allocate 4.67G (5019415296 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
qq_43681154的博客
02-04 1244
出现这种问题的情况有两种，一种是没有指定GPU，导致内存不足，第二种是自己的设置导致内存超出。
记NVIDIA显卡A100在K8S POD中“Failed to initialize NVML: Unknown Error“问题解决
jiageibuuuyi的博客
02-01 6772
因项目原因需要在k8s上跑GPU相关的代码，优选使用NVIDIA A100显卡，但在根据官方文档简单并部署后，出现了pod中GPU运行一段时间后丢失的问题，进入容器后发现nvidia-smi命令报错"Failed to initialize NVML: Unknown Error"。尝试删除并且重建容器后，刚开始nvidia-smi命令正常，但是在大约10秒过后，重复出现以上异常。
failed to allocate 2.00G (2147483648 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
hanshuning的专栏
03-01 4904
显存充足，但是却出现CUDA error:out of memory错误 添加： import os # 设置程序使用的GPU编号：我用6号和7号显卡 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' import numpy as np import keras import keras.backend as K import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import keras.b
netty内存泄露:failed to allocate 16777216 byte(s) of direct memory (used: 2181038080, max: 2192572416)
weixin_44329964的博客
08-11 5282
netty内存泄露
netty 服务器报 failed to allocate direct memory 问题解决思路
weixin_42226343的博客
11-28 7565
1、问题描述： 服务器连续运行30天之后报 failed to allocate 16777216 byte(s) of direct memory 具体的报错信息如下： io.netty.util.internal.OutOfDirectMemoryError: failed to allocate 16777216 byte(s) of direct me...
failed to allocate memory 8 解决
wulongtiantang的专栏
03-05 2784
有个项目要在android平板上运行，整个模拟器吧，老是起不来，failed to allocate memory 8，擦，然后就搜索网上资料，都不行，其实很接近了， 修改模拟器配置文件：C:\Documents and Settings\你的用户名\.android\avd\要设置的模拟器名.avd\config.ini 修改以下两个值： hw.ramSize=512M vm.hea
Centos7安装遇到的坑
findycherry的博客
03-17 516
Centos下载及遇到的问题
ggml_cuda_host_malloc: failed to allocate 47013.17 MiB of pinned memory: out of memory
02-24
当遇到`ggml_cuda_host_malloc failed to allocate pinned memory out of memory`错误时，表明系统无法为CUDA操作分配足够的页锁定（pinned）内存。这通常是因为主机物理RAM不足或已耗尽所有可用的页锁定内存。 ###...
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值