GPU使用報錯合集

2021-10-08 20:33:33 字數 693 閱讀 6528

lawsonabs的認知與思考,望各位讀者審慎閱讀。

持續更新~

在不支援cuda(gpu)的機器上,妄想把模型或者資料放到gpu中,這時就會報錯。

runtimeerror: cuda out of memory. tried to allocate 170.00 mib (gpu 0; 11.93 gib total capacity; 

11.09 gib already allocated; 35.06 mib free; 11.31 gib reserved in total by pytorch)

這個時候看一下 gpu 的使用情況,如下所示:

可以看到這個程式是把卡1所有的視訊記憶體都用上了,所以導致視訊記憶體不足,那麼就可以考慮是否是資料量過大導致的?我看一下我的**,果然如此:

我要把 1446 *2 條句子同時用model處理,所以導致視訊記憶體**,當我將其變成小批量時,就可以解決這個問題了。

本質原因是:視訊記憶體過小,但是就程式而言是因為 資料量過大。所以也就有了 將資料分批的想法。

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