ERROR 03-08 16:32:07 engine.py:400] CUDA out of memory. Tried to allocate 896.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 23.59 GiB of which 307.06 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 23.28 GiB memory in use. Of the allocated memory 22.99 GiB is allocated by PyTorch, and 1.57 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)

<think>好的，我现在遇到了PyTorch的CUDA内存不足的问题，需要解决。用户提到了设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF但无效，还有expandable_segments的配置。首先，我需要理解这个错误的原因。错误信息显示显存总容量是4GB，已经分配了6.68GB，但实际总容量只有4GB，这看起来可能有问题，或者是不是显存被其他进程占用了？或者是不是PyTorch的内存管理有问题？ 根据引用[1]，PyTorch会保留一部分内存，如果保留的内存远大于已分配的，可能需要设置max_split_size_mb来减少内存碎片。而用户可能已经尝试过设置这个环境变量但没用。引用[2]和[3]建议设置expandable_segments为True，这可能帮助PyTorch更灵活地分配内存，减少碎片。那用户可能没有正确设置这个环境变量，或者在Windows和Linux下的设置方式不同？ 另外，引用[4]中的代码示例里，用户显式地使用del释放中间变量，可能有助于释放显存。同时，循环中的变量如果没有及时释放，可能导致累积占用。引用[5]提到共享GPU内存的问题，可能可以调整专用内存和共享内存的使用比例？ 接下来，我需要整理解决这个问题的步骤。首先检查是否有其他进程占用显存，然后尝试减小batch size，或者使用更小的模型。然后正确设置环境变量，比如在Linux下用export，在Windows下用set。还可以在代码中手动清空缓存，或者使用with torch.no_grad()来减少内存占用。另外，检查是否有内存泄漏，比如不必要地累积梯度，或者没有释放不需要的张量。 可能需要分步骤来解答：1. 检查显存占用情况；2. 调整环境变量；3. 优化代码中的内存使用；4. 其他方法如使用混合精度训练，或者梯度累积。同时，要注意用户是否在推理阶段，这时候可以禁用梯度计算。另外，是否可以考虑使用内存更高效的数据类型，比如float16？或者使用checkpointing技术？ 用户的问题是关于如何配置expandable_segments的，所以需要详细说明如何正确设置这个环境变量，不同的操作系统下的方法。同时，需要结合其他方法，比如及时释放中间变量，减小输入尺寸等。可能还需要解释为什么设置expandable_segments有效，比如它允许PyTorch动态扩展内存段，减少碎片。 另外，引用[4]中的例子，用户可能在循环中反复推理，但没有正确释放输出，导致显存累积。使用del语句后加上torch.cuda.empty_cache()可能会帮助释放。不过需要注意，del只是减少引用计数，而empty_cache才会真正释放缓存，但PyTorch的内存管理可能不会立即释放，所以这个方法可能效果有限。 总结可能的解决方案步骤，并确保每个步骤都有对应的引用支持。同时，要提醒用户综合使用多种方法，因为单一方法可能不足以解决问题。比如，设置环境变量加上减小batch size，再加上及时释放变量，可能更有效。</think>要解决PyTorch的`CUDA out of memory`错误，需结合显存优化策略和环境变量调整。以下是分步解决方案： --- ### 1. **检查显存占用状态** - 运行`nvidia-smi`（Linux）或通过任务管理器（Windows）查看显存占用，确认是否有其他进程占用显存。若存在，关闭无关进程。 - 若显存不足是模型/数据导致，需进一步优化代码。 --- ### 2. **设置环境变量`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`** - **作用**：通过允许内存段动态扩展，减少显存碎片[^2][^3]。 - **操作方法**： - **Linux**：在终端执行： ```bash export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True ``` - **Windows**：在命令行或代码中设置： ```cmd set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True ``` - **注意**：需在启动Python脚本前设置此变量，且对部分版本PyTorch可能需更新至最新版[^3]。 --- ### 3. **优化代码中的显存使用** - **减小批量大小（Batch Size）**： - 将输入数据的批量大小从`8`降至`4`或更低，例如： ```python in_ten = torch.randn(4, 3, 640, 640).cuda() # 原为8 ``` - **释放无用变量**： - 在循环中手动删除中间结果并清空缓存： ```python for i in range(8): out, out16, out32 = net(in_ten) # 释放显存 del out, out16, out32 torch.cuda.empty_cache() # 强制清空缓存[^4] ``` - **禁用梯度计算（推理阶段）**： - 使用`torch.no_grad()`减少显存占用： ```python with torch.no_grad(): out, out16, out32 = net(in_ten) ``` --- ### 4. **其他优化方法** - **混合精度训练**：使用`torch.cuda.amp`自动选择`float16`或`float32`，减少显存占用。 - **梯度检查点（Gradient Checkpointing）**：通过时间换空间，减少反向传播的中间变量[^5]。 - **共享显存配置**：调整专用显存与共享显存的比例（需结合硬件支持）[^5]。 --- ### 5. **验证是否解决** - 若仍报错，尝试逐步减小模型输入尺寸或简化模型结构，定位显存瓶颈。 --- ### 示例代码优化对比 ```python # 优化前（显存占用高） in_ten = torch.randn(8, 3, 640, 640).cuda() # 优化后（显存占用降低） in_ten = torch.randn(4, 3, 320, 320).cuda() # 减小批量和输入尺寸 with torch.no_grad(): # 禁用梯度 for i in range(8): out, out16, out32 = net(in_ten) del out, out16, out32 torch.cuda.empty_cache() ``` ---