本文主要是介绍运行pytorch 显存充足却显示OOM（out of memory），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
有时候训练网络，bach_size调大一点就报OOM，但是查看GPU使用情况，发现并不高，无奈只能调小。 最近用onnx，又报CUDA out of memory。仔细研究了一下，有一些发现，记录一下。
- 如果只有一块GPU，主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化，并且会占用一定空间的显存。这种情况下，经常会出现指定的gpu明明是空闲的，但是因为第0块gpu被占满而无法运行，一直报out of memory错误。解决方案如下：指定环境变量，屏蔽第0块gpuCUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py （这句话表示只有第1块）
- 或者尝试修改pytorch版本，也能改善情况。
这篇关于运行pytorch 显存充足却显示OOM（out of memory）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
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