这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了CUDA报错:Out of Memory。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
如果报错里提示Pytorch reserved的内存远大于Already allocated的内存，那么就是因为分配显存时单位过大，导致出现大量内存碎片无法继续分配（与操作系统内存管理同理）。
我们可以限制一次分配的最大单位来解决这个问题。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-606053.html
vim ~/.bashrc
#然后在文件中加入下面这行
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32
#保存退出，然后运行下面的指令
source ~/.bashrc
随后代码便可正常运行了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-606053.html
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训练清华ChatGLM-6B时报错, 原因是显存不够 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 23.70 GiB total capacity; 4.37 GiB already allocated; 64.81 MiB free; 4.37 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentatio
在实践过程中多次碰到了CUDA OOM的问题，有时候这个问题是很好解决的，有时候DEBUG一整天还是头皮发麻。 最近实践对由于计算图积累导致CUDA OOM有一点新的看法，写下来记录一下。 包括对计算图的一些看法和一个由于计算图引发错误的简化实例记录。 本人能力有限，认识片
以来安装完毕，开始执行web_ui.bat 错误截图： 猜测原因：GPU用错了 webUI.py加一行代码 在此启动web_ui.bat，成功打开网页页面
故障日志 零食解决办法，重启webui.sh进程，重新执行生成图片 日志 确实清晰不少
方法1： 理想情况下， 该环境变量应设置在程序的顶部 。如果在设置 torch.backends.cudnn.benchmark 之后调用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量，则更改 CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量将不起作用。 方法2： https://discuss.pytorch.org/t/how-to-change-the-default-device-of-gpu-device-ids-0/1041/29 问题：单机多卡使用时，指定
RuntimeError: CUDA out of memory.【多种场景下的解决方案】 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：【Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化】 🏆🏆关注博主，随时获取更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！🏆🏆 随着深度学习的繁荣发展，GPU已成为推动这一浪
研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生 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的内存管理机制，并总结该问题的解决办法 在实验开始前
在我们运行SD的时候，我们经常会爆CUDA Out of memory。 我们应该怎么办呢？ 这是因为我们的显存或者内存不够了。 如果你是用cpu来跑图的则表示内存不够，这个时候就需要换个大点的内存了。 如果你是用gpu来跑图的就说明你显存不够用咯，这时候咋办呢？ 下面我将一一述说解
报错： 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 当reserved memory is allocated memory，进行如下设置，可解决此bug： 代码如下：
这是我遇到的问题，刚开始的时候怎么也解决不了。 然后我去搜了一下解决方法，具体方法如下： 方法一： 仅需减小batchsize 改文件的配置cfg的batchsize=1，一般在cfg文件下的查找batch或batchsize，将batchsize调小后，再次运行，类似于改下面 方法二 ： 上述方法还没解决，不改
