以下是我尝试过的："RuntimeError:数据自动化系统错误:内存不足“”"RuntimeError: CUDA内存不足图像大小= 224，批处理大小= 8
"RuntimeError: CUDA内存不足。:数据自动化系统内存不足。: CUDA内存不足。: CUDA内存不足。
浏览 0提问于2021-03-15得票数 3
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尝试使用Google Colab从这个代码库- Super Resolution -重现超级分辨率GAN，但每次当我执行最后一段代码时，都会发生以下错误： RuntimeError23-b9349075c05d> in <module>() 17 gen_out = gen(torch.from_numpy(lr_images).to(cuda18 _,f_label = disc(gen_out)
19 _,r_label = disc
浏览 109提问于2021-07-09得票数 0
有没有办法强制设置特定Pytorch实例可用的GPU内存量的最大值？例如，我的GPU可能有12 4Gb可用空间，但我想将最大4 4Gb分配给一个特定的进程。
浏览 0提问于2018-03-28得票数 14
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在使用函数'torch.cuda.is_available()‘时，返回一个false。我读到这意味着驱动程序配置不正确，但是我不知道如何解决这个问题。| NVIDIA-SMI 511.23 Driver Version: 511.23 CUDAPyTorch version: 1.12.0CUD
浏览 15提问于2022-07-08得票数 -2
代码是foo = foo.to('cuda')跟踪(最近一次调用)：File“/remote/刀片/test.py”，第3行，在foo = foo.to(' CUDA ') RuntimeError中: CUDA错误:内存不足的CUDA内核错误可能在其他API调用中异步报告，因此下面的堆栈跟踪可能是不正确的要调试，请考虑传递
浏览 14提问于2021-12-07得票数 3
和其他许多机制一样，我从内存中得到了Cuda的运行时错误，但出于某种原因，Py火炬保留了大量的运行时错误。我尝试过torch.cuda.empy_cache当我在运行python程序之前检查我的gpu使用情况(nvidia-smi)时，它是免费的。
浏览 4提问于2020-08-07得票数 2
我在Windows10系统上尝试使用Anaconda安装Pytorch，但每次尝试都会返回各种错误。我从https://anaconda.org/peterjc123/pytorch/files下载了该软件包的windows兼容的tar文件，显然能够使用conda install filename.tar.bz2显然，我的意思是Pytorch出现在我为使用Pytorch而设置的环境中可用包的列表中。但是当我加载这个包<e
浏览 91提问于2018-05-06得票数 1
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配8.00 GiB (GPU 0；15.90 GiB总容量；12.04 GiB已经分配；2.72 GiB空闲；12.27 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存，尝试设置max_split_size_mb请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档在这一点上，我想我唯一可以尝试的就是设置max_split_size_mb。
浏览 248提问于2022-09-16得票数 5
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我正在处理一个大型数据集，并遇到了以下错误："RuntimeError: CUDA，内存不足。尝试分配1.35 GiB (GPU 0；8.00 GiB总容量；3.45 GiB已经分配；1.20 GiB空闲；4.79 GiB被PyTorch保留)。
对如何解决这个问题有什么想法吗？
浏览 4提问于2021-04-08得票数 0
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训练时库达失忆
、、、、
但是当我添加一个验证过程时，我会得到这个oom问题。我看不出发生了什么事。
我尝试过:将所有变量的批大小更改为1、torch.cuda.empty_cache()和tensor.cpu()。RuntimeError:库达内存不足。尝试分配98.00 MiB (GPU 0；8.00 GiB总容量；7.21 GiB已经分配；0字节空闲；7.29 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存，尝试设置max_split_size_mb请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA<
浏览 6提问于2022-09-07得票数 -1
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我试图在python2.7环境中使用以下conda命令安装PyTorch和Torchvisionpython=2.7 -> vc=9 -> vs2008_runtime[version='>=9.0.30729.1,<10.0a0']
pytorch当我试图卸载sqlite时，整个用于
浏览 5提问于2021-02-17得票数 1
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我正在自定义数据集上训练yolo5，但我一直在耗尽GPU的内存，因为它只使用8个GPU中的一个。我应该如何运行它才能使用所有的GPU？YOLOv5 v4.0-83-gd2e754b torch 1.7.1 CUDA:0 (Tesla K80,11441.1875MB) CUDA:1 (Tesla K80,11441.1875MB) CUDAK80,11441.1875MB) CUDA:6 (Tesla K80,11441.1875MB) CUDA:7 (Tesla K8
浏览 18提问于2021-02-19得票数 0
当我试图将PyTorch从1.4.0修改为1.5.0时，Anaconda说所有的软件包都已经安装好了。可以在pytorch频道上使用# Name_0 pytorch
pytorch 1.5.0 py3.7_cuda10.2.89_cu
浏览 2提问于2020-04-24得票数 5
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我已经尝试过几种解决方案，这些方案暗示了当CUDA GPU可用并且安装了CUDA，但是Torch.cuda.is_available()返回False时该做什么。他们确实提供了帮助，但只是暂时的，这意味着torch.cuda-is_available()报告说是真的，但过了一段时间，它又变成了假的。我使用CUDA 9.0.176和GTX 1080。我尝试了以下方法：注意:当torch.cuda.is_available()正常工作，但在某个时候切
浏览 2提问于2019-04-16得票数 8
根据他们的，该实例需要128 in内存，如下图所示：然而，我注意到我的模型总是内存不足。当我调查时，我看到了这个：_CudaDeviceProperties(name='TeslaT4', major=7, minor=5, total_memory=15109MB, multi_processor_count=40)
事实证明，该设备只能<em
浏览 15提问于2021-03-07得票数 0
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我正在尝试在我现有的笔记本电脑上运行Pytorch。这是一个较老的型号，但它确实有Nvidia显卡。并且我已经安装了正确的标头，通过尝试使用sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)安装它们来验证+-------------------------------------------------------------
浏览 3提问于2020-06-13得票数 26
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我想停靠容器我的python脚本，使用gpu。容器化的原因是我试图在一个安装了python3.5的服务器上运行这段代码，但是stanfordnlp需要python3.6+。因此，我的方法是创建一个使用最新python镜像的容器，运行将使用nvidia gpu的python脚本。/lemmatizer.py" ]
当我构建并运行Dockerfile时，根据此中的指导，使用以下命令在创建和部署容器时使用gpu服务。nvidia-docker build
浏览 23提问于2020-03-17得票数 0
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我可以成功地设置conda环境，如下所示：conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorchname: temp - pytorchdependencies: - blasdependencies:
- python
浏览 3提问于2020-11-04得票数 5
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当创建一个新的mamba (conda)环境时，我只会得到Py火炬的CPU包。有人知道如何确保/强制GPU版本吗？mamba install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c conda-forge
+ pytorch1.13.0 py3.9_cpu_0 pytorch/win-64
浏览 14提问于2022-10-28得票数 1
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在推理的同时从记忆中消失
、、、
我试图找出图像是被操纵的还是不使用MantraNet的。在运行2-3个推论之后，我会将CUDA从内存中提取出来，然后在重新启动内核之后也会得到相同的错误:错误如下所示：
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配616.00 MiB (GPU0；4.00 GiB总容量；1.91 GiB已经分配；503.14 MiB空闲；1.93 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存，尝试设置max_split_size_mb请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA</em
浏览 8提问于2022-01-13得票数 0
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