亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误，没有之一。OUT OF MEMORY
转载
2024-10-12 14:13:57
410阅读
前两天楼主面试时被问到CUDA内存类型的问题，关于各种缓存的问题没怎么弄清楚，乱答了一通。。。转个帖子简单归纳一下，下次面试再被问到的话就能回答的比较清晰了。CUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global memory;还有，可
在训练深度学习模型时，我遇到了这个bugCUDA out of memory这个bug意思就是
原创
2022-08-23 15:04:55
1878阅读
游戏玩家的图形显示设置指南(10)
游戏玩家的图形显示设置指南(10) 作者：Koroush Ghazi 翻译：芈希有 第十关 图形设置--三缓冲 三缓冲在“图形处理”这一章节下的第8部分，概述了显卡如何在帧缓冲区保存被渲染的帧。实际上有现代显卡的缓冲区中都有两个缓冲，
OR
原创
2023-10-31 09:55:32
278阅读
第一种情况如果这个报错后面跟了想要占用多少显存但是不够这样的字眼，如下： 解决办法就很简单了：改小batchsize，batchsize砍半可以差不多省掉一半的显存推理阶段加上with torch.no_grad()，这个可以将修饰的代码段不要梯度，可以省掉很多显存改小input的shape，例如(224,224)->(112,112)这样可以省掉一半的显存换小的网络结构用多卡训练，torc
转载
2024-05-22 17:12:09
766阅读
情况1model.forward()过程中，中间变量过多，导致GPU使用量增大，如下所示： def forward(
原创
2022-06-27 15:57:28
1206阅读
## 解决 PyTorch CUDA Out of Memory 的流程
为了解决 PyTorch CUDA Out of Memory 的问题，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[检查显存使用情况] --> B[减少批量大小]
B --> C[使用更小的模型]
C --> D[降低图像分辨率]
D --> E[释
原创
2023-09-29 18:48:07
645阅读
继爱奇艺迷雾剧场推出《隐秘的角落》之后，9月中旬迷雾剧场又推出一部观众期待已久的悬疑剧《沉默的真相》，它同样改编自紫金陈小说，来自于社会派“推理三部曲”的最后一部《长夜难明》。这部悬疑剧，是让我如此安静地流下眼泪的一部作品，上次看悬疑剧留下眼泪还是在看东野圭吾的《白夜行》。作为一位资深的悬疑剧粉，让我们从豆瓣的几千多条评论分析下《沉默的真相》到底为什么这么火？我们爬取了截止到10月15号，豆瓣网对
一些可以尝试的解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”的方案。在这些选项中，如果你使用的是预训练模型，则最容易和
原创
2024-08-07 16:06:46
1192阅读
目录前言准备工作构造 InferenceSession 对象 & 初始化让模型 Run总结准备工作OrtHandlerBase 是用来操控 ONNXRuntime 的基类，各种网络模型都可以通过继承该类进而拥有 ONNXRuntime 的使用权限，比如 NanoDet；同时，NanoDet还可以扩展独属于自己的方法和成员变量，以方便推理前后的预处理和后处理工作。构造NanoDet对象时，会
我們知道在存取磁碟前，必須先將該磁碟「掛入」(mount) 一個目錄中，而掛入檔案系統的指令為 mount。它的用法如下： # mount device mount-point
例如，我們要將 ad0s1e 掛入 /home2 中：
# mount /dev/ad0s1e /home2
在執行 mount
如果執行 mount
# mount
如果您要卸載一個檔案系統，可以使用
In case it's still relevant for someone, I encountered this issue when trying to run Keras/Tensorflow for the second time, after a first run was abort
原创
2021-07-09 16:05:23
942阅读
yolox训练时出现错误错误提示： 解决办法：原训练代码：python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 16 --fp16 -o -c weights/yolox_s.pth修正：python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py
转载
2021-08-10 11:52:00
2638阅读
2评论
Memorykernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。比如之前博文涉及到的，将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低，这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释。根本原因是获取global memory的方式很差劲。众所周知，memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位。low-latency（低延迟）和high-bandwidt
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing ...
转载
2021-09-14 21:24:00
10000+阅读
2评论
模型常见报错RuntimeError: CUDA out of memory，可以尝试多种解决方案
原创
2022-07-14 12:53:27
7698阅读
相关阅读Pytorch基础 CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量可以影响CUDA能识别到的GPU，并影响它映射到的cuda设备编号。 首先我们知道使用nvidia-smi命令可以查询本机GPU的相关信息，如下所示。$ nvidia-sm
转载
2024-10-18 21:20:48
169阅读
ResourceExhaustedError 字面意思就是:该模型在运行过程中使用GPU资源的时候,GPU资源枯竭了,有以下解决办法:1.充钱:当然也是最low最迫不得已的办法,GPU显存越大越强,核数越多越强,充钱少掉头发,充钱使人变强.2.资源占用层面:(1) 先观察GPU的占用情况: 使用以下linux命令等待一会儿即可得到GPU的情况nvidia-smi 我们发现,这8核GPU没有哪一核被
文章目录CUDA中的流序内存分配1. Introduction2. Query for Support3. API Fundamentals (cudaMallocAsync and cudaFreeAsync)4. Memory Pools and the cudaMemPool_t注意：设备的内存池当前将是该设备的本地。因此，在不指定内存池的情况下进行分配将始终产生流设备本地的分配。注意：`
