pytorch 解决out of memory

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#cuda #深度学习

主要是针对指定了两片GPU，但默认使用第一块的问题。

我在用pytorch跑程序的时候，由于代码比较大，需要用两块板子。但无论是在代码中加入

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'

还是 直接在命令行输入

CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1' python train.py

都无法解决问题。后来发现应使用 torch.nn.DataParallel这个函数,具体用法如下所示：

#自动选择GPU
model = nn.DataParallel(model)
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Pytorch 神经网络（ out of memory )
科研学习笔记！
01-13 2255
一、从头开始训练的时候正常，大概占了4/5的显存容量，然后中断了， 再resume 就会出现out of memory ？ 因为你 load checkpoint 的时候把参数加载到 显存 里面了；而且大概率你的code是这么写的然后报的错： model = Network().cuda() # 这里如果你存下来的权重device在cuda上，那么将自动载入GPU; 此时 model在GPU...
pytorch: 四种方法解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB
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Bug：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate … MiB 解决方法： 法一： 调小batch_size，设到4基本上能解决问题，如果还不行，该方法pass。 法二： 在报错处、代码关键节点（一个epoch跑完…）插入以下代码（目的是定时清内存）： import torch, gc gc.collect() torch.cuda.empty_cache() 法三（常用方法）： 在测试阶段和验证阶段前插入代码 with torch.no_gr
解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
PyTorch out of memory 解决方案
私人天地
05-06 5785
如果模型在运行了一些时间后出现的outofmemory，那么有可能是因为无用的临时变量太多了，我们需要使用torch.cuda.empty_cache()进行清理就可以了。 try: loss, outputs = model(src, lengths, dec, targets) except RuntimeError as e: if 'out of memory' in ...
pytorch OutOfMemoryError
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01-11 1054
before:after:ok....看到这个提示，表示您的GPU内存不足。由于我们经常在PyTorch中处理大量数据，因此很小的错误可能会迅速导致程序耗尽所有GPU;好的事，这些情况下的修复通常很简单。
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式
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综上所述，解决PyTorch GPU显存充足却报出“out of memory”的问题需要从多个角度进行排查和优化，包括模型结构、批处理大小、并行计算、版本更新、内存管理和监控等方面。通过这些方法，通常能够有效地避免或解决...
Pytorch解决 RuntimeError: CUDA out of memory.
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Pytorch解决 RuntimeError: CUDA out of memory.
out of memory -- Pytorch并行训练
weixin_45893089的博客
02-21 446
遇到了out of memory ，一直找怎么多卡训练，一直不大懂其中原理，特意写这个博客，记录下看过的一些博客
Pytorch训练out of memory
Bear_Kai的专栏
04-01 1178
两类内存报错： RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory ... RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB ... 对于第一种：pytorch版本升级、避免中间变量累积、pin_memory置False … 对于第二种：batchsize调小、选小模...
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
pytorch环境下进行模型测试总是报OOM(out of memory)的解决办法
weixin_42565090的博客
07-13 2951
当模型训练好以后，进行测试或者线上部署模型时候，时长会遇到OOM(out of memory)的问题；那么，是什么原因导致的呢？
pytorch out of memory while validation
Hi_Bitch的博客
12-06 594
使用pytorch0.4框架，在train的时候不会报错，在validation时候报错out of memory错误。 解决方法： 在train过程前需要设置如下： torch.set_grad_enabled(True) # switch to train mode model.train() 在validation过程前需要设置如下： # In PyTorch 0.4, "v...
运行pytorch 显存充足却显示OOM（out of memory）
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07-27 3825
pytorch，显存不足
pytorch中cuda out of memory问题
Acmer_future_victor的博客
12-05 2万+
在组会前一天遇到这个问题，试了各种解决办法都不可以，简直要疯辽，还等着实验结果做汇报呢…… RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 486.00 MiB (GPU 0; 10.73 GiB total capacity; 8.78 GiB already allocated; 23.62 MiB free; 1.07 GiB cached) 就是这个问题，很奇怪，不知道那1.07GiB到底是什么占了，一样的超参数设置，之前从来没有遇到过这种问题
讲解pytorch 优化GPU显存占用，避免out of memory
牛肉胡辣汤
12-26 5967
"GPU out of memory"是指在使用GPU进行深度学习任务时，由于GPU显存不足，导致无法分配足够的显存空间来存储模型、数据和计算中间结果，从而导致程序运行失败。在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时，就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。通过上述这些优化策略，我们可以有效地降低GPU显存的占用，避免"out of memory"错误的发生。
解决 PyTorch CUDA out of memory 错误
最新发布
weixin_48473161的博客
06-28 1805
PyTorch的CUDA显存不足错误常见于深度学习开发中。文章详细解析了错误信息各部分的含义，并提出了系统解决方案：1）快速排查包括减小批次大小、清理僵尸进程；2）代码优化建议禁用梯度计算、手动内存管理；3）高级技术涉及梯度累积、混合精度训练和分配器调整。最后给出了从诊断到实施的工作流程，帮助开发者有效解决显存问题。
Pytorch在使用过程中GPU显存出现out of memory 错误
laizp.black的博客
11-01 3562
转自链接：https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 问题 在测试阶段出现GPU显存暴涨，导致出现out of memory错误。 总结 在pytorch训练阶段，对图节点继续复制，复制后图节点所占内存也可能会被回收，并不一定会出现内存泄漏。 在pytorch测试阶段，不要对图节点进行直接复制，因为复制的图节点所占内存不再会被自动回收，可能会出现...
pytorch中out of memory该怎么解决
05-20
出现“out of memory”错误通常是由于模型和数据太大而导致的。以下是一些可能的解决方案： 1. 减少batch size。...如果您的机器中有多个GPU，可以考虑使用更大的GPU来解决“out of memory”错误。
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