【PyTorch】GPUのメモリ不足でエラーになったときの対処方法。

PyTorch で深層学習していて、 GPUのメモリ不足でエラーが出てしまったので、対処方法のメモです。

エラーの内容は以下のような感じで「CUDA out of memory」となっています。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity;
4.55 GiB already allocated; 0 bytes free; 4.59 GiB reserved in total by PyTorch)

これは、GPU のメモリが解放できていないために起きているエラーのようです。

GPUメモリの解放は、コマンドプロンプトで行います。

コマンドプロンプトを立ち上げて、以下のコマンドで GPUメモリ情報を表示させます。

赤枠部分で、python.exe のプロセスが残っているために、メモリが解放されていないことが分かります。

以下のコマンドで、python.exe のプロセスをキルします。

再度「nvidia-smi」コマンドでメモリが解放されていることが確認できます。