如何解决CUDA内存不足的问题

小编给大家分享一下如何解决CUDA内存不足的问题,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获、下面让我们一起去了解一下吧!

复现大佬项目发现GPU跑不动,出现如下报错:

RuntimeError: CUDA的记忆。

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!

<强>补充:Pytorch GPU显存充足却显示出内存解决办法

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却一直提示内存不足。

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pytorch2.1.0,程序就可以神奇的运行了,不会再有伯父的提示了。虽然具体原因还不知道为何,这里还是先马克一下,

具体过程如下:

卸载旧版本Pytorch:

conda  uninstall  Pytorch

安装pytorch2.1.0,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

以上是“如何解决CUDA内存不足的问题”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注行业资讯频道!

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