Keras 训练时出现 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 错误

最新推荐文章于 2024-08-30 21:31:51 发布
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#python #人工智能

本文介绍了解决GPU内存不足的问题，提供了手动结束Python程序释放GPU内存的方法，以及重新运行终端的建议。

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

不用惊慌，再试一次。估计当时GPU内存可分配不足，可手动结束所有python程序后释放相关GPU内存，或者重新运行一次终端

 

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CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory； total memory reported: 34058272768
bashan1604的博客
10-13 1588
环境 Ubuntu: 16.04 CUDA: 10.0 CUDNN: 7.6.5 执行情况 $ python3 train.py {'train': {'data_loader': {'batch_size': 1, 'resize_shape': [600, 600], 'train_and_val': 0.8, 'train_img': './data/sample/train_data/train_images', 'train_txt': './data/sample/train_data
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
最新发布
shejizuopin的博客
05-28 978
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
FFmpeg CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
asdasfdgdhh的博客
07-05 763
123
【Tensorflow-Error】CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
luckynote
03-20 1万+
在Tensorflow 训练模型时报错提示： failed to allocate 3.77G (4046333952 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory 虽然会报出显存溢出问题，但不影响正常训练，不过笔者还是想知道这个问题是怎么来的。 废话不多说，先上session初始化的代码 gpu_optio...
TensorFlow: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
小天花藏
12-19 496
在运行别人已经训练好的模型时报了这个错 TensorFlow: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 通过字面意思也知道是内存不够了，而CUDA指的是GPU。而我使用别人的模型，并不希望使用到GPU。为解决这个问题需要进行如下设置： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VI...
[BUG | CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY]
weixin_45714660的博客
04-25 831
解决此问题的一种方法是释放不需要的 GPU 内存，并减少程序中使用的内存量。例如，您可以使用 PyTorch 的 .cuda() 方法将张量移动到 GPU 上，然后使用 .cpu() 方法将其移回 CPU，以释放 GPU 内存。另一种方法是使用更高端的 GPU 或增加 GPU 内存。您可以考虑在可行的情况下升级到更高端的 GPU，或者添加更多的 GPU 内存。这通常是因为您尝试在 GPU 上分配大量内存，但 GPU 内存已经耗尽。您可以通过检查当前系统上可用的 GPU 内存量来验证这一点。
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...
pytorch遇见RuntimeError: CUDA out of memory的解决
引爆激情
07-24 3917
最近在用pytorch做项目时，本人遇到RuntimeError: CUDA out of memory的错误，下面就此问题做一个记录和分享，并谈谈今后遇到爆显存问题的解决思路。 目录 1.查看是否其他程序占用显存 2.查看pytorch和cuda是否匹配 3.cuda.empty_cache()方法 3.当前项目代码是否还使用了keras/tensorflow 4.调小batch_size和通过程序优化显存 1.查看是否其他程序占用显存 遇到此类错误后，对于py格式的文件来说，程序会进行终
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Status: out of memory
03-18
当出现`CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY`错误时，首先使用以下命令查看GPU显存占用情况： ```bash nvidia-smi ``` 如果发现显存被其他进程（如僵尸进程）占用（如引用[4]中PID 8566的案例），执行： ```bash kill -9 ``` ...
解决Tensorflow error(CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED)报错问题
SpadgerZ的博客
10-27 2871
显卡CUDA tensorflow-gpu
windows10下tensorflow-gpu运行问题记录
疯狂的路飞的博客
12-09 5121
Tensorflow-gpu在 windows10下：Error polling for event status: failed to query event: CUDA ERROR ILLEGAL INSTRUCTION 问题描述 最近在做CNN语义分割的实验，在windows10上运行的，为了快速实现原型，采用了高层API框架Keras，后端采用了Tensorflow。 运行环境配置: ...
pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.
01-20
跑模型时出现RuntimeError: CUDA out of memory.错误 查阅了许多相关内容，原因是：GPU显存内存不够 简单总结一下解决方法： 将batch_size改小。 取torch变量标量值时使用item()属性。 可以在测试阶段添加如下代码： with torch.no_grad(): # 停止自动反向计算梯度 参考： https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 https://ptorch.com/news/160.html 作者：菜叶儿掉啦
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0； 23.69 GiB total
BetrayFree的博客
10-27 1万+
错误消息提供了一些有关当前GPU内存状态的信息，以及一些建议的解决方法。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
m0_67630925的博客
08-30 2216
3.修改代码，把一些没那么重要的任务交给cpu去做。需要修改代码中的.to(device)和.cuda()，把他们.cpu()去吧，注意要把需要放在一起处理的数据放在同意设备上（cpu或cuda）。2.显存占用大的任务一般都是处理图像数据。将图像降采样试试，可以试试将图像尺寸调整到（128，128，128）或者更小，如果是深度学习的话记得调整模型的输入通道。1.把batch调小一点，可以直接尝试将batch调到2。5.换张显存大的显卡吧，别为难你的小显卡了。4.租个服务器，把任务放到服务器上面跑。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total
Dxy1239310216的博客
05-24 5147
PyTorch提供了自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）支持，这可以通过使用较小的数据类型（如半精度浮点数）来减少内存使用，同时保持模型训练的准确性。：如果你有多个GPU，你可以使用PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel来在多个GPU上并行训练你的模型。但是，请注意这通常是PyTorch内部用于管理内存分配的参数，并且可能需要深入了解PyTorch的内存管理机制才能正确使用。：这是最常见的解决方法。
CUDA Error: out of memory
王叔叔
08-13 3026
0 CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0’ failed. 已放弃 (核心已转储) 很多博客都相下面这样，说修改 测试yolov3时报错：cuda error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0’ failed. batch=64 subdivisions=16 为 batch=1 subdiv
CUDA error: out of memory
ayuuuuu的博客
03-07 2664
GPU报错解决方案
CUDA error:out of memory
热门推荐
Arcobaleno
05-16 3万+
今天在运行程序的时候，一直跟我报这个错误，说我CUDA内存不足。调试了很久，最后发现竟然是这样····· 刚开始我怀疑是服务器上的显卡被人用了，但是当我mvidia-smi的时候发现3块GPU都没人用。。那这个问题显然是不可能了。那为何会这样呢？ 又有人说是TensorFlow和Pytorch的版本冲突。？？？我并没有搞到TensorFlow啊 最后参考了该帖子：http:...
keras 训练模型提示“CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY”
bymain的博客
09-25 2961
一般在使用shh连接服务器的时候，用GPU训练模型，由于操作习惯问题。终直接在终端用ctrl+z终止训练，此时GPU资源可能未立即释放， 下次继续使用时有可能会报例如CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY这种错误，就是提示显存不够。这时候需要人工来杀死占用GPU显存的进程。 这几天碰巧加载有一个较大的模型时，提示显存不足，特此解决： 这里就需要通过fuser 找到nivdia对应的程序进...
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