粗暴解决CUDA out of memory的问题

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法. 使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if "out of memory" in str(exception): print("WARNING: out of

最近在跑程序,然后Pycharm就跳出out of memory 的错误提示,可能是由于读取的数据太多导致的,Pycharm有一个默认内存的最大容量上线,跳出提示的是1024M,也就是分配给Pycharm的内内存不够啦! 一.说明: pycharm64.exe.vmoptions 配置文件的内容 -Xms128m -Xmx1024m -XX:ReservedCodeCacheSize=240m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB

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 pyt

小渣渣复现大佬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pytorc

目录 1 问题描述 2 问题的解决 1 如果你的显存真的比较小 2 如果你的cpu比较差 3 一个隐藏的设置 总结 1 问题描述 很多时候,我们在开始进行深度学习训练的时候,经常出现存储不够的信息, 诸如这样: 你可能会认为是自己的显卡显存不够,那就再掏钱去买个更大的显卡吧. 我的显卡是titan xp 12g显存. 其实对于绝大多数的网络都是够用的,那么这个问题该如何解决哪? 2 问题的解决 1 如果你的显存真的比较小 我的显卡是titan xp12g显存,举个例子我在训练模型时,设置的bat

本文实例讲述了php运行提示:Fatal error Allowed memory size内存不足的解决方法.分享给大家供大家参考.具体方法如下: 有些朋友新配置的环境或自己新写的程序运行时会碰到fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted错误,这种问题一个是程序写得不好导致的,另一个是环境配置不好也会出现,像php5.1.27+apache2.2.3好像在windows2003中就会出现bug不管你怎么修复都无法解

Updates (2019.8.14 19:53)吃饭前用这个方法实战了一下,吃完回来一看好像不太行:跑完一组参数之后,到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU,于是 notebook 上的结果,后面好几条都报错说 cuda out of memory. 现在改成:将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中,然后用命令行运行这个文件,比如: # autorun.py import os # print(os.getcwd()) over = [ # 之前手工改参数跑完的参数

训练用PyTorch编写的LSTM或RNN时,在loss.backward()上报错: RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time. 千万别改成loss.backward(retain_graph=Tru

说起观察者模式,估计在园子里能搜出一堆来.所以写这篇博客的目的有两点: 1.观察者模式是写松耦合代码的必备模式,重要性不言而喻,抛开代码层面,许多组件都采用了Publish-Subscribe模式,所以我想按照自己的理解重新设计一个使用场景并把观察者模式灵活使用在其中 2.我想把C#中实现观察者模式的三个方案做一个总结,目前还没看到这样的总结 现在我们来假设这样的一个场景,并利用观察者模式实现需求: 未来智能家居进入了每家每户,每个家居都留有API供客户进行自定义整合,所以第一个智能闹钟(sma

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化,并且会占用一定空间的显存.这种情况下,经常会出现指定的gpu明明是空闲的,但是因为第0块gpu被占满而无法运行,一直报out of memory错误. 解决方案如下: 指定环境变量,屏蔽第0块gpu CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py 这句话表示只有第1块