RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14763.13 GiB (GPU 3; 10.73 GiB total capacity; 165.28 MiB already allocated; 9.61 GiB free; 10.72 MiB cached)

原因：要將大量數(shù)據(jù)加載到GPU上時(shí)出現(xiàn)的錯(cuò)誤，數(shù)據(jù)量太大了
解決辦法：做數(shù)據(jù)的切分，一個(gè)batch一個(gè)batch的分批計(jì)算。在pytorch中有個(gè)Dataset類，可以自己定義一個(gè)加載數(shù)據(jù)的類，繼承Dataset，同時(shí)實(shí)現(xiàn)Dataset的兩個(gè)方法：getitem() 和 len() ，然后使用 Dataloader 對自定義的類進(jìn)行包裝后，在訓(xùn)練階段就可以讓pytorch自動為你批量加載數(shù)據(jù)了，具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)參考我的另一篇文章 Pytorch數(shù)據(jù)讀取(Dataset, DataLoader, DataLoaderIter)

總結(jié)

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