运行时错误：CUDA 内存不足。试图分配...但内存是空的答案

【问题标题】：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate... but memory is empty运行时错误：CUDA 内存不足。试图分配...但内存是空的
【发布时间】：2021-04-17 08:20:57
【问题描述】：

我正在尝试从 Unet 使用它们的默认超参数运行训练文件，批量大小 = 1。

我有一个 4GB 的 GTX970，让 Windows 使用集成显卡。

当我运行nvidia-smi 时，它说 GPU 的内存几乎是空闲的（52MiB / 4096MiB），“没有找到正在运行的进程”并且 pytorch 使用的是 GPU 而不是集成显卡

我不明白什么在使用内存：

RuntimeError: CUDA 内存不足。尝试分配 150.00 MiB（GPU 0；4.00 GiB 总容量；2.77 GiB 已分配；72.46 MiB 空闲；PyTorch 总共保留 2.82 GiB）。

【问题讨论】：

您能否检查 GPU 上的内存是否随时间累积？您可以使用nvidia-smi -l 1 使显示每秒循环一次。
对于您当前的超参数，似乎 4GB 还不够。尝试降低图像的输入分辨率。
我试图降低分辨率，但它太小了，不幸的是问题仍然存在
尝试使用“nvidia-smi -l 1”，发现没有其他进程占用内存（只有我运行的那个），但错误仍然存在（说 2.7GB 是已分配）

标签： memory-management pytorch out-of-memory nvidia

【解决方案1】：

GPU 内存分配不是一次性完成的。随着程序加载数据和模型，GPU 内存使用量逐渐增加，直到训练真正开始。在您的情况下，该程序已分配 2.7GB 并尝试在训练开始之前获得更多内存，但没有足够的空间。 4GB GPU 内存对于 CV 深度学习算法来说通常太小了。

【讨论】：