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粗暴解决CUDA out of memory的问题

这篇文章主要介绍了粗暴解决CUDAoutofmemory的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

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 pytorch

安装pytorch1.1.0,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

大功告成!

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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