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编辑:已解决 - 问题取决于 worker 数量,降低 worker 数量,问题已解决
我正在使用 24GB Titan RTX,我正在使用它与 Pytorch 进行图像分割 Unet,
它总是以不同的批处理大小将 Cuda 抛出内存,而且我有比它声明的需要更多的可用内存,并且通过降低批处理大小,它增加了它尝试分配的内存,这没有任何意义.
这是我尝试过的:
图像大小 = 448,批量大小 = 8
图像大小 = 448,批量大小 = 6
是说它试图分配 3.12GB 而我有 19GB 可用但它抛出错误??
图像大小 = 224,批量大小 = 8
图像大小 = 224,批量大小 = 6
减少了批量大小但尝试分配更多 ???
图像大小 = 224,批量大小 = 4
图像大小 = 224,批量大小 = 2
图像大小 = 224,批量大小 = 1
即使图像尺寸和批处理尺寸都非常小......
最佳答案
已解决-问题取决于 worker 的数量,降低了 worker 的数量,问题就解决了
关于pytorch - Pytorch 中奇怪的 Cuda 内存不足行为,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66642338/
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 已关闭 3 年前。 此帖子于去年编辑
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!