出现RuntimeError: CUDA error: out of memory解决办法记录
在训练或测试过程中出现错误如下：
或者出现这样类似的错误：
RuntimeError: Error while calling cudaMalloc(&data, n) in file C:\Users\43196\Desktop\dlib-19.19\dlib\cuda\cuda_data_ptr.cpp:58. code: 2, reason: out of memory
原因： 由于GPU显存资源有限，训练输入的batchsize或者图片大小imagesize过大，会导致GPU爆满引发中断，会出现out of memory错误
解决方案：
将batchsize或者imagesize大小降低，如batchsize降为1，imagesize把[640，640]改为320，320]即可解决问题。
测试时出现此问题解决方案： 在测试代码之前使用命令行： with torch.no_grad():
此外，可以使用终止进程释放内存。
首先，需要通过命令行查看GPU的使用情况，和占用GPU资源的程序。
watch -n 0.1 nvidia-smi
然后，杀死程序释放内存。
ps laf//看哪个pytorch 的 pid
kill -9 pid //终止进程
nvidia-smi//查看GPU使用情况
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/99888.html
