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CUDA 内存不足如何解决?_(内存不足)当前分配:1.57 gib请求:1024.00 mib设备限制:4.00 gib可用(根

(内存不足)当前分配:1.57 gib请求:1024.00 mib设备限制:4.00 gib可用(根据cuda):0

很多小伙伴在跑pytorch的项目的时候可能会出现CUDA内存不足的情况,或者在使用GPU的时候明明显存充足却一直显示显存不足的情况,这个时候我们要怎么解决呢?接下来就来看看小编是怎么解决的吧。

小编复现大佬project发现GPU跑不动,出现如下报错:

RuntimeError: CUDA out of memory.

看下来最简单粗暴方法就是减少batch_size,慢是慢了不止一点点但至少跑得动了!

补充:Pytorch GPU显存充足却显示out of memory解决办法

今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory.

在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pytorch版本的问题,原来我的pytorch版本是0.4.1,于是我就把这个版本卸载,然后安装了pytorch1.1.0,程序就可以神奇的运行了,不会再有OOM的提示了。虽然具体原因还不知道为何,这里还是先mark一下,

具体过程如下:

卸载旧版本pytorch:

conda uninstall pytorch

安装pytorch1.1.0,按照官网上的办法,我的CUDA版本是9.0:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

大功告成!

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