pytorch模型提示超出内存cuda runtime error(2): out of memory

最新推荐文章于 2025-11-10 10:06:17 发布
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#pytorch错误

在尝试复现GitHub上的代码时遇到内存溢出问题，调整batch_size参数后成功解决问题，分享经验。
部署运行你感兴趣的模型镜像

复现github代码显示内存错误，我想不对啊，人家训练好的模型我复现怎么会内存溢出呢? 查了一下，batch_size太大了电脑抗不住，改小一点就能继续运行了

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

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 2万+
​ 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
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
shejizuopin的博客
05-28 1256
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
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
power的专栏
05-31 7683
遇到这个错误，按网上改小batch_size改的很小了，依然报错。错误原因是网络的输入输出shape不一致。后改小了网络结构，搞定。
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered解决办法
最新发布
weixin_45942140的博客
11-10 612
文章摘要： CUDA非法内存访问错误的常见原因是显存不足、环境配置不匹配或数据加载异常。主要解决方案包括：降低显存占用（调整batch_size、关闭TTA、减小crop_size）；确保CUDA与PyTorch版本兼容，并优化数据加载参数；验证数据集完整性和权重文件路径；清理GPU内存资源。通过逐步排查这些关键因素，可有效解决训练过程中的CUDA内存问题。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 400.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total
mjmald的博客
07-25 1万+
5. **调整 PyTorch 内存管理设置**: 可以尝试调整 PyTorch 的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb` 来避免内存碎片化。3. **释放不需要的显存**: 在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()` 来释放不需要的显存。可以尝试减小`batch_size` 参数的值。1. **减少模型的大小**: 可以考虑减少模型的大小，例如通过选择更小的模型、减少模型的层数或通道数等方式，来降低内存需求。
PyTorch报错RuntimeError: CUDA out of memory的内存优化
shejizuopin的博客
05-20 830
在PyTorch模型训练中，RuntimeError: CUDA out of memory 是常见的显存不足错误，通常由模型规模过大、批量大小设置不当、数据类型选择不当等因素引起。本文提供了多种优化显存占用的方法，包括减小批量大小、简化模型结构、使用低精度数据类型、释放未使用的GPU资源、梯度累积、梯度检查点以及分布式训练。此外，PyTorch Profiler可用于深入分析内存使用情况，帮助开发者定位显存瓶颈。通过这些技巧，可以有效缓解显存不足问题，提升模型训练效率。
Pytorch解决 RuntimeError: CUDA out of memory.
weixin_44505185的博客
11-08 1654
Pytorch解决 RuntimeError: CUDA out of memory.
pytorch 如何解决RuntimeError: CUDA out of memory
weixin_39326879的博客
05-15 6676
出现的原因 这个提醒的意思就是运行过程中所需的内存超过CUDA的内存 解决办法 1.最直接的解决办法是减小batch_size(常用),或者减小模型参数和输入大小(一般很少这样做); 2.如果测试过程遇到这种情况,加上 with torch.no_grad(): 内存就不会分配参数梯度的空间 3.如果在训练过程遇到这种情况,可以尝试在训练前先释放CUDA内存 nvidia-smi查看GPU使用率,如果使用率不高,就使用torch.cuda.empty_cache()释放内存 官网对于torch.cuda.e
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.
wxr0616的博客
04-08 832
今天微调chatglm3-6b的时候先后出现torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.和torch.distributed.elastic.multiprocessing.api: [ERROR] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 780) of binary，我先试着解决后一个，未果，于是先看看前一个，打开训练日志，发现有很多空字符串，类似。记得改参数的时候最好折半比如512改为216.
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total
得塔云的博客
05-24 5418
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。
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...
weixin_35755823的博客
02-03 1万+
这是一个CUDA内存错误，代表GPU内存不足，无法分配12.00 MiB的内存。您可以尝试设置max_split_size_mb以避免内存碎片，以获得更多的内存。请参考PyTorch的内存管理文档以获得更多信息和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的配置。 ...
Yolov8模型训练报错：torch.cuda.OutOfMemoryError
大雾的小屋的博客
11-10 7286
最近在使用自己的数据训练Yolov8模型的时候遇到了很多错误，下面将逐一解答。 如何解决：torch.cuda.OutOfMemoryError的报错问题。
（超全方法）尝试解决问题：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
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qq_56438555的博客
11-28 3万+
提供多种方法解决CUDA内存不足（Out of Memory）的问题。
pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory
05-13
2. 减少模型层数：如果你的模型太大，可以尝试减少模型的层数，以减少GPU内存的使用量。 3. 使用半精度浮点数：可以使用半精度浮点数来减少GPU内存的使用量。 4. 清除缓存：在每个epoch结束后，可以使用 `torch....
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