torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.23 GiB. GPU 0 has a total capacity of 14.58 GiB of which 799.31 MiB is free. Process 31137 has 13.79 GiB memory in use. Of the allocated memory 13.38 GiB is allocated by PyTorch, and 301.15 MiB is reserved by PyTorch but unallocated.

<think>嗯，用户遇到了PyTorch的CUDA内存不足的问题，具体是分配1.23GiB但GPU0只有799.31MiB空闲。我需要仔细想想怎么解决这个问题。首先，我应该回忆一下常见的CUDA内存不足的原因和解决方法。 首先，可能用户没有及时释放不需要的张量。PyTorch中，如果变量还在作用域内，即使不再使用，可能也不会被自动回收。这时候建议用户手动将变量设置为None，并调用torch.cuda.empty_cache()。不过要注意，empty_cache()只是释放缓存，不能立即回收内存，所以可能需要结合其他方法。 然后，批次大小可能太大了。如果用户的数据批次太大，导致每个批次需要的内存超过显存容量，自然会出现OOM。这时候可以建议减小batch_size，或者使用梯度累积的方法，即多次小批次计算梯度后再更新模型，这样可以在不增加显存的情况下模拟更大的batch_size。 接下来，混合精度训练也是一个有效的方法。使用半精度（FP16）可以减少内存占用，同时还能加速训练。通过autocast和GradScaler，可以避免数值下溢的问题，同时节省显存。不过要确保GPU支持FP16运算，现在大多数NVIDIA显卡都支持。 检查是否有不必要的保留计算图部分。在推理或验证时，应该用torch.no_grad()来禁用梯度计算，避免保存中间变量，减少内存使用。此外，损失计算后，如果调用了backward()，梯度会被保留，可能需要手动释放，比如在优化器step之后将梯度置零，或者使用detach()和cpu()来移动不需要的张量到CPU。 模型结构优化方面，可以考虑减少模型层数、隐藏单元数，或者使用更轻量的模型架构，比如DistilBERT代替BERT。另外，检查模型是否有重复实例化的部分，比如多个损失函数模块，确保只实例化一次。 数据类型的优化也很重要，比如将float32转为float16，或者在不需要高精度时使用更低精度的类型。但要注意某些操作可能需要更高的精度，比如Softmax。 使用内存分析工具，比如torch.cuda.memory_summary()，可以查看显存使用情况，找到内存泄漏的位置。此外，nvtop或nvidia-smi也能实时监控显存使用情况，帮助定位问题。 如果以上方法都不够，可能需要升级硬件，或者使用模型并行、数据并行技术，将模型分到多个GPU上。另外，内存交换到CPU也是一种选择，但会降低速度。 用户提供的引用中提到，问题可能与tokenizer有关，模型被移到GPU但tokenized的ids没有。需要确保所有输入数据（如tokenized的tensor）也都被移动到GPU，避免在运行时自动转换导致显存不足。比如，生成输入数据后，应使用.to(device)将数据移到GPU，而不仅仅是模型。 总结下来，解决方案应该分步骤，从最直接的减小batch_size开始，然后检查数据是否在GPU，释放缓存，使用混合精度，再到模型优化和监控工具。同时，引用中的例子提醒用户确保输入数据正确放置在GPU，避免意外占用显存。</think>### PyTorch CUDA OutOfMemoryError 解决方案 #### 1. 检查显存占用来源 - **查看当前显存分配**：使用 `torch.cuda.memory_summary()` 或 `nvidia-smi` 监控显存使用情况。 - **检查输入数据是否在GPU**：确保仅必要的张量保留在GPU中。例如，若数据预处理未正确转移至GPU，可能导致重复占用显存[^1]。 #### 2. 减少批次大小（Batch Size） - **直接调整**：将训练时的 `batch_size` 减小，例如从 32 调整为 16。 - **梯度累积**：通过多次小批次计算梯度后统一更新，等效增大批次大小： ```python optimizer.zero_grad() for i in range(accumulation_steps): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) / accumulation_steps loss.backward() # 梯度累积，不立即更新参数 optimizer.step() # 统一更新 ``` #### 3. 释放无用内存 - **手动回收变量**： ```python del outputs, loss # 删除不再使用的变量 torch.cuda.empty_cache() # 清空缓存（可能不会立即生效） ``` - **避免保留中间张量**：在验证时使用 `torch.no_grad()`： ```python with torch.no_grad(): val_outputs = model(val_inputs) ``` #### 4. 使用混合精度训练（FP16） - **启用自动混合精度**： ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() # 前向传播 with autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播 scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` #### 5. 优化模型结构 - **减少模型参数量**：例如替换为轻量级模型（如 MobileNet 代替 ResNet）。 - **检查重复计算**：避免在循环中重复创建模型组件。 #### 6. 数据与显存管理 - **数据分片加载**：使用 `DataLoader` 的 `pin_memory=True` 加速数据传输，同时确保数据分批加载： ```python loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, pin_memory=True) ``` - **将部分数据保留在CPU**：使用 `.cpu()` 将中间张量转移到CPU，需要时再移回GPU。 #### 7. 其他技巧 - **升级PyTorch版本**：新版框架可能优化了显存管理。 - **分布式训练**：使用 `DataParallel` 或 `DistributedDataParallel` 分摊显存压力。 --- ###