显存充足，但是却出现CUDA error:out of memory错误可能是什么原因？

[fuqifan]

如图，显存中还有6G的空余，却报错out of memory，请问各位大佬可能是什么原因？

[cxzx]

gpu_options.allow_growth = True

[steinyeo]

@qq_39298094 求助！

[qq_45738415]

@qq_39298094 解决了吗？跪求

[qq_39298094]

我只有一张显卡，也是这样报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 32.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 3.32 GiB already allocated; 1.01 GiB free; 18.05 MiB cached)。怎么办呀

[Labiod]

batchsize设置小一点试试

[是小之禺啊]

我的同样报这个错误 RuntimeError: Error while calling cudaMalloc(&data, n) in file C:\Users\43196\Desktop\dlib-19.19\dlib\cuda\cuda_data_ptr.cpp:58. code: 2, reason: out of memory 任务管理器看到GPU直接100%，显存占用到2G左右，报错

[shindoww]

我的是ubuntu18.04，在pycharm-edu-2020上会有这个错误，移到终端就不会报错了。

[景唯acr]

引用 9 楼 shindoww的回复:

我的是ubuntu18.04，在pycharm-edu-2020上会有这个错误，移到终端就不会报错了。

今天跑轻量级网络，只占了10%的显存，周期性报错。代码有时能跑有时不能跑，心态已炸

[爱生活爱自己爱学习]

t

引用 10 楼 景唯acr 的回复:

[quote=引用 9 楼 shindoww的回复:]我的是ubuntu18.04，在pycharm-edu-2020上会有这个错误，移到终端就不会报错了。

今天跑轻量级网络，只占了10%的显存，周期性报错。代码有时能跑有时不能跑，心态已炸[/quote] 同错 有的数据集错 有的不错，有时好有时不好，不知道为啥了

[吴光庭]

@学渣记录 调成1才能跑。太难啦

[学渣记录]

我也遇到了这个问题，batch_size为1，有什么解决方法吗

[咕咕鸡N号]

我也是遇到这问题，bs调成1也没解决

[牧羊者的故事]

我果断换tensorflow了

[weixin_43611024]

查看相应的进程 看是不是重复启动了 杀掉对应的进程重新启动 我是这样解决的

[baidu_36932346]

@weixin_50635862 我也是 太难受了 这要怎么改啊

[Leonrdo55]

@qq_45738415 我也是，求救

[qq_45738415]

@weixin_50635862 我也是呢，解决了吗？救救孩子

[weixin_50635862]

我的也是显示 CUDA error：out of memory
我的显卡只有一个 查看内存 还有空间 batch size 改到1了，还是不行 跪求大神解决

[kdvl]

@dididada~ 老哥，解决了吗？

[dididada~]

啊啊，我今天也是这样的错误，实时观察显存占用明明不到10%，但程序里就是报CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

[防暴队大盾]

检查一下是不是有loss的累加，如果有，那么一整个epoch的梯度都会常驻显存 https://pytorch.org/docs/stable/notes/faq.html

[bia?bia??]

我也出现这个问题 有大佬解释一下吗

[zhangsan_3]

查一下gpu上运行的进程，如果没有的话，就是gpu内存泄漏了，具体的百度查一下释放gpu内存的方法。

[vitem98]

加这个参数就行了，分辨率小一点 --net_resolution 320x176

[慈樂良]

我也是这样，显示有4g多的free空间，却说缺2g。

[早起的有虫子吃]

@qq_43043851 这是pytorch

[qq_43043851]

首先设置显存自适应增长： import os import tensorflow as tf os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 然后命令 nvidia-smi 看一下什么程序占用最多显存 杀掉之后把脚本所在文件夹里头的python编译文件全部删掉 最后 重启jupyter就可以了

[yjjtdd123]

我遇到了同样的问题，解决了，使用pycharm时候，如果是windows 可以把杀毒软件关掉，pycharm也会自动帮你配置，pycharm会在右下角提示你 windows defender限制了你的效率，跟着提示点就行，或者自己配置 或者参照 这个 https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/360006298560