GPU使用报错合集

以你之姓@ 2023-03-05 08:30 172阅读 0赞

LawsonAbs的认知与思考，望各位读者审慎阅读。

# 总结 #

*  文章来源：CSDN\_LawsonAbs
 *  持续更新~

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# 1 报错：`RuntimeError: Invalid device, must be cuda device` #

## 1.1 原因： ##

在不支持`cuda（GPU）`的机器上，妄想把模型或者数据放到GPU中，这时就会报错。

# 2 报错 #

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 170.00 MiB (GPU 0; 11.93 GiB total capacity; 
    11.09 GiB already allocated; 35.06 MiB free; 11.31 GiB reserved in total by PyTorch)

这个时候看一下 GPU 的使用情况，如下所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTE2NjU5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

可以看到这个程序是把卡1所有的显存都用上了，所以导致显存不足，那么就可以考虑是否是数据量过大导致的？我看一下我的代码，果然如此：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTE2NjU5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
我要把 1446 \*2 条句子同时用model处理，所以导致显存爆炸，当我将其变成小批量时，就可以解决这个问题了。

# 2.1 原因 #

本质原因是：显存过小，但是就程序而言是因为 数据量过大。所以也就有了 将数据分批的想法。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTE2NjU5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230208/18ee8a111dd5473d9bdee07d9fa0de4b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTE2NjU5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230208/4b60b39f629e4701991654505e357b4c.png

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