今天小编给大家分享一下基于CUDA out of memory的解决方法是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
CUDA out of memory的解决
我的输入样本维度是(1000,12,24,72)，一开始我是这么输入数据的：
trainer.train(x_train, t_train, x_val, t_val)发现必溢出，后来我取出其中400个样本输入：
trainer.train(x_train[:400], t_train[:400], x_val, t_val)发现不溢出了，训练正常，然后我把400删掉，但没删冒号：
trainer.train(x_train[:], t_train[:], x_val, t_val)竟然也没有溢出！！！虽然训练速度降了，但是也能正常训练，我不是很懂原理是啥，好神奇！
但是样本量一大起来，即使用冒号法还是可能会溢出。比方说我后来把4000个样本作为x/t_train：
>>>x_train.shape(4000,12,24,72)>>>t_train.shape(4000,24)>>>trainer.train(x_train[:], t_train[:], x_val, t_val)RuntimeError:CUDA out of memory...之所以说“可能”会溢出，是因为确实是有小概率能正常训练的，但是大部分情况还是会out of memory…
再附上两个我昨天看到的两种不同的解决方案。
一个是减少带梯度的中间变量（即非叶子节点）。简言之，能一行代码搞定的，尽量不要写成多行，即使写成多行，也要尽可能减少新变量的建立。
另一个是在eval的时候，让所有的变量都不带梯度。只需要添加一行代码：
with torch.no_grad(): outputs = Net_(inputs)在with语句里的所有变量requires_grad都是False。
CUDA error: out of memory问题
本人遇到的问题是在训练是正常，一到验证时就会出现cuda error: out of memory的问题
解决思路溯寻
首先就是考虑减少batch_size和num_worker，对于我的情况不奏效
然后找到pin_memory发现是设置的True，改为false，仍旧不管用
包括把
# Empty GPU cache if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache()放到报错位置的前后，不奏效
后来再聚焦问题关键，是一到验证就会出问题，所以专门查攻略，我初步怀疑是因为验证没有参与反向传播，梯度累积，内存爆了，但当时代码中有with torch.no_grad(): ，所以并没有发现关键，知道看到别人里面 forword是放在with torch.no_grad()后面的，所以最后
with torch.no_grad(): # Forward pass loss, np_probs, hv_logits = self.forward(images, targets)以上就是“基于CUDA out of memory的解决方法是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。
