RuntimeError错误的几个可能原因记录和解决方法_runtimeerror: [enforce fail at c:\actions-runner\_

在训练时，常遇到RuntimeError错误，提示Memory或者RAM不足，甚至受到buy an new RAM的嘲笑！记录一下所遭遇的报错的原因和解决办法，希望对大家有所帮助，也欢迎大家在评论区补充和纠正。

【Q】DataLoader 函数num_workers 设置过大，线程过多，过多占用Cpu，导致报错memory不足。

【A】改小num_workers 即可， 参考值4 ，8 。

【Q】DataLoader 函数batch_size设置过大，过多占用Gpu，导致爆显存。

【A】改小batch_size即可， 参考值1，4 ，8 ，16。

【Q】运行时间过长，缓存过多导致内存或者显存溢出。

【A】清除缓存，事实上在pytorch机制中是会自动清除缓存的，但是人工清除有时也有用，代码如下:

    try:
        main()    # the code may result error
    except RuntimeError as exception:
        if "memory" in str(exception):
            print("WARNING: out of memory")
            if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
                torch.cuda.empty_cache()
        else:
            raise exception

【Q】网络结构设计不合理，或者部分网络参数过大，计算量过大。

【A】查看是不是代码实现网络时候出现纰漏，本人就在设计池化层时，将加法写成了乘法，导致参数陡增，训练时爆显存。可以适当修改网络结构，减少参数，训练速度也会快些。