【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。
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1 |
> nvidia-smi |
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。
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1 |
> taskkill /pid プロセスID /f |
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。
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