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问题描述：

在两块2080Ti显卡上训练去雾算法FFANet(gps=3, blocks=19)，batch=2恰好能够正常训练，训练结束进行模型测试，每次读取一张图片进行模型推理，结果报错显存不够：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 76.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 8.60 GiB already allocated; 75.19 MiB free; 8.61 GiB reserved in total by PyTorch)

分析：训练时候batch=2，一次读入两张图片，由于是去雾网络训练，所以正常情况batch=2时，读入的是两张清晰图像和对应的两张有雾图像，共四张图像。所以推理的时候，一次性读入一张图像显存足够，因此不是数据的问题，debug发现数据载入和模型加载都没有问题，下面是test的部分代码：

dehaze_net = net.dehaze_net(gps=3,blocks=19).cuda()
	dehaze_net = torch.nn.DataParallel(dehaze_net)
	cudnn.benchmark = True
	dehaze_net.load_state_dict(torch.load('logs/logs1/Epoch100-Total_Loss0.0036-Val_Loss0.0000.pth'))

	clea

本文标签： allocateMIBCUDAMemoryTotal

版权声明：本文标题：(39)CUDA out of memory. Tried to allocate 76.00 MiB (GPU 0； 10.76 GiB total capacity； 8.45 GiB ... 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1728620251a1166263.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。