weixin_47817555 2024-05-20 12:12 采纳率: 0%
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已结题

mmdetection

mmdetection运行mask rcnn,训练模型时运行train.py出现RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.77 GiB(网上的教程都是在测试时出现这个问题,我为什么训练就出现了)

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  • 阿里嘎多学长 2024-05-20 12:18
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    以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:


    您想要解决的问题

    您遇到的问题是在运行mmdetection框架下的Mask R-CNN模型训练时,出现了CUDA内存不足的错误。具体来说,系统尝试分配1.77 GiB的GPU内存,但已经超出了GPU的总容量或可用内存。

    图片内容

    您上传的图片包含了mmdetection框架中fcn_mask_head.py文件的代码片段,特别是与_do_paste_mask函数相关的部分。这个函数在执行时尝试创建一个网格,但因为内存不足导致运行时错误。

    问题出现原因

    1. 内存需求过大:您的模型或数据可能需要的内存超过了GPU的可用容量。
    2. 内存泄漏:代码中可能存在内存泄漏,导致内存没有被正确释放。
    3. 批量大小设置不当:如果批量大小(batch size)设置得过大,可能会导致超出内存限制。
    4. 数据预处理:数据预处理阶段可能产生了过大的中间数据结构。

    问题解决方案

    1. 减小批量大小:尝试减少训练时的批量大小,以减少每次迭代所需的内存。
    2. 优化数据加载:确保数据加载和预处理不会占用过多内存。
    3. 使用更小的模型:如果可能,尝试使用一个更小的模型架构。
    4. 内存管理:根据错误提示,可以尝试设置max_split_size_mb来避免内存碎片。
    5. 使用多个GPU:如果您有多个GPU,可以尝试使用数据并行来分散内存需求。

    提供代码

    由于您的问题涉及到内存管理,而不是特定代码段的问题,因此没有特定的代码修改建议。但是,您可以尝试以下代码片段来动态调整批量大小:

    # 假设您的原始批量大小为batch_size
    batch_size = 32  # 举例
    while True:
        try:
            # 运行您的训练代码
            train_model(batch_size)
            break
        except RuntimeError as e:
            if 'CUDA out of memory' in str(e):
                batch_size = max(1, batch_size // 2)  # 减半批量大小
                print(f"Reducing batch size to {batch_size}")
            else:
                raise
    

    代码运行方式

    • 确保您的环境中安装了mmdetection、PyTorch以及所有必要的依赖。
    • 调整上述代码中的batch_size,然后运行您的训练脚本。

    代码预期运行结果

    如果代码能够成功运行,您应该能够看到训练过程开始,并且不会因为内存不足而中断。

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