显卡cuda out of memory

最新推荐文章于 2025-05-28 08:14:07 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43384257/article/details/97784500
本文介绍如何解决运行神经网络代码时遇到的CUDA内存不足问题。通过使用nvidia-smi检查显卡状态，找到并释放占用大量显存的进程，确保后续代码运行正常。

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

运行代码时出现cuda out of memory吧啦吧啦的错误，搜索发现是显卡内存不足，需要释放。
首先查看显卡状态：nvidia-smi
然后看一下PID那一列，小的那一部分应该是显示屏的显卡，大的那一部分应该是以前运行神经网络所占用的内存，只释放大的那一部分kill -9 PID
PID:换成大的那一部分的数字
然后回车 就成功将内存释放了！
在运行代码就不会出错了~

报错torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory...CUDA 内存溢出如何解决？
**My Coding Family**
05-24 915
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
Webui 显卡有显存，会报错：CUDA out of memory
申小白
09-22 1092
基本定义CUDA内存不足是指，当你在深度学习或GPU编程中分配了超过GPU显存容量的内存时，CUDA驱动程序无法再分配新的内存块，从而引发错误。这是由GPU硬件资源的限制导致的常见问题，尤其是在处理大数据集或超大型神经网络模型时。
CUDA Error: out of memory
王叔叔
08-13 3027
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
RuntimeError: CUDA error: out of memory
xin_yan_tang的博客
10-28 775
RuntimeError: CUDA error: out of memory
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
CUDA error:out of memory
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:...
CUDA error: out of memory
ayuuuuu的博客
03-07 2664
GPU报错解决方案
深度学习CUDA Out of Memory原因总结和方法
PeterClerk的博客
06-30 2500
CUDA Out of Memory原因总结和方法
一文解决 RuntimeError: CUDA out of memory. 全网最全
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m0_50502579的博客
07-29 9万+
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 682.90 MiB already allocated; 1.62 GiB free; 768.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to
大模型训练中CUDA out of memory的几种解决方法
smartcat2010的博客
05-26 2029
2. 如果需要较大的batch size来达到预期训练指标效果，则使用gradient accumulation来累积梯度，达到等价效果的同时，占用显存小；6. 缓解PyTorch的显存碎片；PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF和max_split_size_mb。3. 使用低精度做训练。torch.cuda.empty_cache()10. 使用nvidia-smi看到该GPU上的其他进程；9. Model并行或者Pipeline并行，把模型拆分至多卡。4. 减小训练数据样本的长度。
runtimeError: CUDA error: out of memory
weixin_46235937的博客
04-28 508
出现这个情况是因为GPU内存被占用太多 可以使用nvidia-smi查看GPU内存使用情况： 可以看到GPU内存被占用了很多： 解决方法： 杀死占用GPU内存较多的进程 这里是： 所以输入命令： sudo kill 6698(PID进程号) 杀死进程6698 再次输入nvidia-smi 可以看到GPU内存被释放了： 再次运行就不会报错了 ...
【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...
训练时出现的显存错误CUDA error: out of memory
Willjzq1的博客
06-18 8729
RuntimeError: CUDA error: out of memory 出现这种错误一般分两种情况： 第一种情况是你的显卡的显存确实不够，解决方法就是改动 bathsize 这些超参数试试，或者氪金买卡； 第二种情况是显卡的性能能满足，但是被其他的进程占用了，所以可分配的显存不足，解决方法就是结束这些占用显卡的进程从而使现存得到释放。具体地： 在Linux中，在终端输入 nvidia-smi 查看占用显存的PID进程号，然后输入 kill -9 -PID 在Windows中，直
failed to allocate 192.19M (201523200 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
mindfusion的博客
02-15 2381
解决方式： import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0； 2.00 GiB total capacity； 1.29
weixin_43725886的博客
07-04 1万+
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTorch) 解决方案
[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。
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
jacke121的专栏
02-26 6596
当我用keras多进程并发时，报错：2018-02-26 23:05:31.843027: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:366] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS...
cuda out of memory
06-06
CUDA out of memory是指在使用CUDA进行计算时，显卡内存不足的错误。这种情况通常出现在需要处理大量数据或深度神经网络等需要大量显存的应用中。 要解决这个问题，有以下几种方法： 1. 减少每次传输的数据量：...
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