我正在使用一个预先训练好的模型来改善图像。我创建了一个demo.py (下面的代码)文件，以便为提供的预训练模板测试我的图像集。对于我的第一组图像，它们都具有非常高的分辨率，我总是得到相同的错误：
RuntimeError: CUDA out of memory.，错误仍然存
浏览 47提问于2021-05-14得票数 0
模型是用torch.nn.DataParallel()训练的，所以当我加载预训练的模型并尝试使用它时，我必须使用nn.DataParallel()，我目前正在这样做：net = nn.DataParallel(net, device_ids=[0])net.to(devicedata_par
浏览 0提问于2021-07-27得票数 3
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我使用Google来训练模型，但就像图片显示的那样，当我输入'torch.cuda.is_available()‘时，输出是'true’。然后我运行代码，但是它有一个错误，即RuntimeError:没有CUDA GPU可用。
浏览 13提问于2022-05-19得票数 2
我用的是24 am的泰坦RTX，我用它来用Py手电筒分割Unet，图像大小= 448，批处理大小= 8图像大小= 448，批处理大小= 6
"<em
浏览 0提问于2021-03-15得票数 3
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我正在自定义数据集上训练yolo5，但我一直在耗尽GPU的内存，因为它只使用8个GPU中的一个。我应该如何运行它才能使用所有的GPU？YOLOv5 v4.0-83-gd2e754b torch 1.7.1 CUDA:0 (Tesla K80,11441.1875MB) CUDA:1 (Tesla K80,11441.1875MB) CUDA:2 (Tesla K80,11441.1875MB) CUDA:3 (Tesla K80,11441.1875MB) CU
浏览 18提问于2021-02-19得票数 0
我一直致力于在GPU中训练我的PyTorch模型。不过，该模型在CPU中工作得很好。我一直在使用谷歌Colab的GPU资源来使用cuda。我知道，为了在GPU中运行一个模型，“模型”、“输入功能”和“目标”需要在“cuda”设备中。但是，无论我在代码中做了什么，我要么一直得到错误：
RuntimeError: Input and hidden tensors are not at the same device, f
浏览 23提问于2022-03-14得票数 0
我已经使用SSD300(imagenet预训练模型)对两类分类进行检测和识别：Basketball-ChainerCV。训练和预测都很好。但是当我在训练时使用SSD512(imagenet预训练模型)时，我得到了以下错误： /usr/local/lib/python3.6/dist- c
浏览 14提问于2019-03-18得票数 0
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我正在尝试使用来自另一个python脚本的不同参数(argparse)来运行相同的pytorch训练脚本。我也在使用os.system()做同样的事情。这是我想做的- train.py =>包含训练循环的脚本。 runner.py =>循环运行序列脚本的文件。# runner.py os.system(f"CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyth
浏览 27提问于2021-04-12得票数 1
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当在工作的cuda环境中训练一些模型时，您可能会得到错误RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling cublasSgemm
浏览 999提问于2021-07-29得票数 1
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训练时库达失忆
、、、、
在训练和验证过程中，我不断地让库达摆脱记忆问题。如果我只负责训练，我就不会有这个问题。但是当我添加一个验证过程时，我会得到这个oom问题。我看不出发生了什么事。我尝试过:将所有变量的批大小更改为1、torch.cuda.empty_cache()和tensor.cpu()。
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配98.00 MiB (GPU 0；8.00 GiB总容量；7.21 GiB已经分配；0字节空闲；7.29 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>
浏览 6提问于2022-09-07得票数 -1
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你好，我有11 of的GPU内存，我遇到了CUDA内存问题与预先训练的狐猴。tokenize, min_df=0.1, max_df=0.9)tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(texts)
RuntimeError:库达内存不足。这种行为对我来说很奇怪(可能是因为我不明白图书馆是如何工作的)，因为模型已经接受了预培训，所以当转换新<em
浏览 2提问于2020-08-23得票数 2
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当我试图微调一个拥抱脸预训练的XML Roberta模型时，我一直收到一个CUDA out of memory错误。所以，我首先要找出的是预训练模型的大小。model = XLMRobertaForCausalLM.from_pretrained('xlm-roberta-base', config=config)
device = torch.device("cuda
浏览 0提问于2021-06-22得票数 0
我正在尝试使用pytorch训练一个DNN模型，并且我想使用GPU来训练我的模型。我可以使用model.to(device)成功地将我的模型复制到图形处理器，其中device = cuda:0。但是，将输入复制到图形处理器的标准方法(RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor
浏览 45提问于2021-11-20得票数 0
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当模型被训练在GPU上时，我正在研究从CPU中预取数据到GPU中。与GPU模型训练重叠的CPU到GPU数据传输似乎需要两者同时进行。(args.gpu, non_blocking=True) target = target.cuda(由于这是一个同步点，images必须首先完全传输到CUDA设备上，因此数据传输步骤不再是有效的<
浏览 21提问于2020-08-18得票数 10
我正在使用nohup进行训练： nohup python -u main.py &> output.txt & 我使用以下命令将ipynb转换为python： jupyter nbconvert -当我尝试运行python脚本时，我得到了RuntimeError CUDA initialization failed，我为jupyter和python都分配了PCI_BUS_ID： try:%env CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID
%env CUDA_
浏览 41提问于2020-07-13得票数 1
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我使用Detectron2训练更快的R-CNN模型进行目标检测，我想训练model zoo给出的模型，输入范围是0 1而不是0 255，所以我使用了一个颜色变换，它调用了我的函数scale_transform此函数接收一个numpy数组并返回缩放后的数组。但是，在列车时间内出现此错误
RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type
浏览 33提问于2021-05-10得票数 0
在伯特的官方github页面中，它提到：我想知道，在哪些情况下，只使用令牌向量，将是更有益的(除了内存问题)？
浏览 0提问于2019-05-27得票数 3
因此，在执行之后，对于GPU2笔记本我是这样做的，device, torch.cuda.device_count(), torch.cuda.is_available(),torch.cuda.curren
浏览 1提问于2019-12-09得票数 13
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为了某个项目的目的，我试图将大约6000张图像的1* 4096个嵌入(最后一层之前的输出)存储到一个pkl文件中。同样，我在google colab的vgg16 modified模型上运行了6000张图像的迭代。但它返回“CUDA内存不足。然而，我已经使用相同的数据集划分为测试训练，用于训练和验证我的模型，并且运行良好。我想知道为什么在colab中单独获取和存储嵌入会成为一项繁重<
浏览 20提问于2020-01-03得票数 1
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我知道gpt2是基于转换器架构的，但是源代码在哪里，资源有限，没有关于如何编写的教程。我是NLP的新手，而且如果我不得不写小说的话，多部小说的变压器训练会有帮助吗？
浏览 13提问于2021-12-15得票数 -3
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