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报错原因: “运行时错误:CUDA内存不足。尝试分配2.00 GiB(GPU 0;总容量10.76 GiB;已分配7.67 GiB;1.73 GiB可用;PyTorch总共保留8.20 GiB)“
报错原因: 显存不足。(只是导入一个三维图像,使用unet模型,batchsize为1,numworks为0,在训练每个epoch后释放缓存torch.cuda.empty_cache(),验证数据时不计算梯度with torch.no_grad())
就是单纯的显存不足啊,(256,256,256)的图像怎么能是2080ti跑的了的呢。
解决方案:
plan A:租张更大的卡试试(不可行,3090也可能还会爆)
plan B:提前预处理,进行切patch操作,(64,64,64)差不多ok(可行,技术解决是硬道理)
参考博文:(原创、不是重复文章)xxx GiB reserved in total by PyTorch的问题
总结: 如果常见的解决OOM的方法都试过了,但自己的还是没解决,那就不要怀疑也不要犹豫了,就是单纯的不够大啊!
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