出现 CUDA out of memory 的解决方法

短命女 2023-01-24 04:30 491阅读 0赞

### 目录 ###

*  1. 问题所示
 *  2. 原理分析
 *  3. 解决方法
 *   *  3.1 调batch\_size大小
     *  3.2 不考虑梯度
     *  3.3 删除无用变量
     *  3.4 kill进程（暴力放弃）
     *  3.5 其他方法

# 1. 问题所示 #

运行这段程序的时候出现如下错误：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.38 GiB (GPU 0; 7.80 
    GiB total capacity; 5.94 GiB already allocated; 230.25 MiB free; 6.41 GiB
     reserved in total by PyTorch)

截图如下所示：  
![在这里插入图片描述][85ff68ca87584aaeb54b385eb14cba13.png]

# 2. 原理分析 #

这是GPU显存不足引起，而不是cpu内存不足引起（无需查询 df -h命令）

*  查询GPU显存： `nvidia-smi`  
    ![在这里插入图片描述][34b0dfdd3fbd4bc99c8960c7f3ac65da.png]

# 3. 解决方法 #

## 3.1 调batch\_size大小 ##

（我的网络调整不可行，但是你们可试试这个方法排查），可能有些人可以调整 `batch_size`，但是会影响速度和准确度

既然网络过大，调整其batch\_size，让其变小即可（需要是2的倍数）  
类似以下代码，将其调整为64、32、16、8、4、2之类的

![在这里插入图片描述][8663cfdd0f3648b7ac96f6d7c9a58663.png]

这个方法坏处是精度准确度可能会被影响，甚至减少后，反向传播期间会溢出

## 3.2 不考虑梯度 ##

测试预训练过程中，不计算梯度训练，减少显存的使用  
加入这一行代码：`with torch.no_grad()`，减少原本需要 requires\_grad=True 的计算的内存消耗

def test(model,dataloader):
       model.eval()
       with torch.no_grad(): # 加入这一行代码
           for batch in xx(dataloader):
               # 省略

只进行验证而不是训练时，  
不需要计算前向和后向阶段的梯度（不使用 GPU 内存）

with torch.no_grad():
        ...
        net=Net()
        pred_for_validation=net(input)
        ...

## 3.3 删除无用变量 ##

反向传播之前删除一些无用的变量：`torch.cuda.empty_cache ()`

import torch
    
    torch.cuda.empty_cache()

## 3.4 kill进程（暴力放弃） ##

*  kill 该进程：`taskkill -PID 进程号 -F`

成功释放后的显存如下：  
![在这里插入图片描述][b6e4b82746cb44d79d31e9e1a92aca83.png]

## 3.5 其他方法 ##

综合网上探讨的方法进行总结以及收集：

比如：（未试验过）

*  使用dataparallel在两个GPU上训练模型
 *  使用 apex 包进行 float16 计算
 *  指定GPU加载

import os
    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2, 3'

*  升级pytorch版本
 *  选择用`DistillGPT2`减少网络参数量
 *  减少预处理阶段的令牌数量

如果你有更加合适的方法 或者 执行哪一步成功了，欢迎评论

[85ff68ca87584aaeb54b385eb14cba13.png]: /images/20221119/7e6be107f64c47e99749142db086af67.png
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