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  Ubuntu下跑Aplaca報錯：torch.cuda.0utofMemoryError: CUDA out of memory.解決辦法（查看CUDA占用情況&清除GPU緩存）

  錯誤提示： torch.cuda.0utofMemoryError: CUDA out of memory.Tried to allocate 2.00 MiB (PU 0; 23.69 GiB total capacity; 237 BiB already allocated; 18.38 MiB fre; 2.50 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_

  2024年02月11日

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• CUDA報錯:Out of Memory

  如果報錯里提示Pytorch?reserved的內(nèi)存遠(yuǎn)大于Already?allocated的內(nèi)存，那么就是因?yàn)榉峙滹@存時單位過大，導(dǎo)致出現(xiàn)大量內(nèi)存碎片無法繼續(xù)分配（與操作系統(tǒng)內(nèi)存管理同理）。 我們可以限制一次分配的最大單位來解決這個問題。 隨后代碼便可正常運(yùn)行了。

  2024年02月15日

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  報錯解決：RuntimeError: CUDA out of memory.

  在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練時，經(jīng)常會遇到顯存溢出的報錯： RuntimeError: CUDA out of memory. 輸出如下圖所示： 打開一個終端，輸入以下命令查看GPU使用情況： 輸出如下圖所示： 使用nvidia-htop可以進(jìn)一步查看更為詳細(xì)的內(nèi)容。 nvidia-htop：A tool for enriching the output of nvidia-smi. 可以通

  2024年02月12日

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  【CUDA OUT OF MEMORY】【Pytorch】計(jì)算圖與CUDA OOM

  在實(shí)踐過程中多次碰到了CUDA OOM的問題，有時候這個問題是很好解決的，有時候DEBUG一整天還是頭皮發(fā)麻。 最近實(shí)踐對由于計(jì)算圖積累導(dǎo)致CUDA OOM有一點(diǎn)新的看法，寫下來記錄一下。 包括對計(jì)算圖的一些看法和一個由于計(jì)算圖引發(fā)錯誤的簡化實(shí)例記錄。 本人能力有限，認(rèn)識片

  2024年02月09日

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• RuntimeError: CUDA out of memory See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

  報錯： If reserved memory is allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 當(dāng)reserved memory is allocated memory，進(jìn)行如下設(shè)置，可解決此bug： 代碼如下：

  2024年02月11日

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  RuntimeError: CUDA out of memory.【多種場景下的解決方案】

  RuntimeError: CUDA out of memory.【多種場景下的解決方案】 ?? 個人主頁：高斯小哥 ?? 高質(zhì)量專欄：【Matplotlib之旅：零基礎(chǔ)精通數(shù)據(jù)可視化】 ????關(guān)注博主，隨時獲取更多關(guān)于深度學(xué)習(xí)、PyTorch、Python領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容！???? ??隨著深度學(xué)習(xí)的繁榮發(fā)展，GPU已成為推動這一浪

  2024年02月22日

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  【已解決】探究CUDA out of memory背后原因，如何釋放GPU顯存？

  研究過深度學(xué)習(xí)的同學(xué)，一定對類似下面這個CUDA顯存溢出錯誤不陌生 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.47 GiB already allocated; 186.44 MiB free; 4.47 GiB reserved in total by PyTorch) 本文探究CUDA的內(nèi)存管理機(jī)制，并總結(jié)該問題的解決辦法 在實(shí)驗(yàn)開始前

  2023年04月20日

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• Stable Diffusion WebUI內(nèi)存不夠爆CUDA Out of memory怎么辦？

  在我們運(yùn)行SD的時候，我們經(jīng)常會爆CUDA Out of memory。 我們應(yīng)該怎么辦呢？ 這是因?yàn)槲覀兊娘@存或者內(nèi)存不夠了。 如果你是用cpu來跑圖的則表示內(nèi)存不夠，這個時候就需要換個大點(diǎn)的內(nèi)存了。 如果你是用gpu來跑圖的就說明你顯存不夠用咯，這時候咋辦呢？ 下面我將一一述說解

  2024年02月08日

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  【PyTorch】設(shè)置CUDA_VISIBLE_DEVICES無效的問題以及多卡使用以及CUDA out of memory問題

  方法1： 理想情況下， 該環(huán)境變量應(yīng)設(shè)置在程序的頂部 。如果在設(shè)置 torch.backends.cudnn.benchmark 之后調(diào)用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 變量，則更改 CUDA_VISIBLE_DEVICES 變量將不起作用。 方法2： https://discuss.pytorch.org/t/how-to-change-the-default-device-of-gpu-device-ids-0/1041/29 問題：單機(jī)多卡使用時，指定

  2024年04月14日

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  RuntimeError:CUDA out of memory.Tried to allocate 20.00MiB.

  這是我遇到的問題，剛開始的時候怎么也解決不了。 然后我去搜了一下解決方法，具體方法如下： 方法一： 僅需減小batchsize 改文件的配置cfg的batchsize=1，一般在cfg文件下的查找batch或batchsize，將batchsize調(diào)小后，再次運(yùn)行，類似于改下面 方法二 ：? 上述方法還沒解決，不改

  2023年04月11日

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