CUDA 内存不足如何解决？
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很多小伙伴在跑pytorch的项目的时候可能会出现CUDA内存不足的情况，或者在使用GPU的时候明明显存充足却一直显示显存不足的情况，这个时候我们要怎么解决呢？接下来就来看看小编是怎么解决的吧。
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
今天在测试一个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pytorch1.1.0，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，
具体过程如下：
卸载旧版本pytorch：
conda uninstall pytorch安装pytorch1.1.0，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！
以上就是CUDA内存不足的解决方法，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持W3Cschool。
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