显存充足，pytorch却报错CUDA out of memory？(已解决)_torch.cuda.outofmemoryerror: allocation on device

问题描述

明明显存充足，我们服务器有两张卡，nvidia-smi 查看时两张卡空闲：

但是train的时候总是提示“CUDA out of memory”：

注意！这里的allocated是你自己程序所占用的，我之前理解错了，以为是被别人占用的（然而并没有其他进程）。

---

原因分析：

原因是cuda内存不够，查了一下试过以下方法（都没解决）：

1、改小batchsize，后面调到1了都不行；
2、改小num_worker，设置为0了都不行；
3、用torch.cuda.empty_cache() 清理空闲内存，没啥用（可能我没用对）；
4、还有博主建议说改小图像尺寸，我的图像已经是256x256了，不大，所以我没试。

---

解决方案：

我先是在程序里面查看了一下GPU占用情况：

    # 查看GPU使用情况
    print(torch.cuda.memory_allocated())
    print(torch.cuda.memory_reserved())
1
2
3

然后我发现，在某些代码片段内部，内存占用率就很高了，会不会是某些计算占用内存太多？于是我恍然大悟：由于我是要对比不同编码器的特征提取效果，训练的时候每一个编码器都会运行一遍，占用了大量内存！于是我先注释掉不用的编码器，只留下本次实验想要运行的编码器，问题解决！
所以大家在上述方法都不work的时候，可以看看是不是自己模型太大，或者计算量太大，试试适量减少一些冗余计算。