这篇文章给大家分享的是有关CUDA内存不足怎么办的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
小编复现大佬project发现GPU跑不动，出现如下报错：
RuntimeError: CUDA out of memory.
看下来最简单粗暴方法就是减少batch_size，慢是慢了不止一点点但至少跑得动了！
补充：Pytorch GPU显存充足却显示out of memory解决办法
在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足，但是这个网络框架明明很简单，用CPU跑起来都没有问题，GPU却一直提示out of memory.
在网上找了很多方法都行不通，最后我想也许是pytorch版本的问题，原来我的pytorch版本是0.4.1，于是我就把这个版本卸载，然后安装了pytorch2.1.0，程序就可以神奇的运行了，不会再有OOM的提示了。虽然具体原因还不知道为何，这里还是先mark一下，
卸载旧版本pytorch：
conda uninstall pytorch
安装pytorch2.1.0，按照官网上的办法，我的CUDA版本是9.0：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
大功告成！
感谢各位的阅读！关于“CUDA内存不足怎么办”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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