Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 3.82 GiB total capacity; 2.20 GiB already allocated; 27.88 MiB free; 2.32 GiB reserved in total by PyTorch)

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#369 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, pytorch
Lĩnh vực
computer-vision, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với test_torch_encoding.py và lần theo lệnh gọi bị lỗi qua encoding/models/sseg/base.py, encoding/models/sseg/deeplab.py và đường dẫn ResNet được hiển thị trong traceback. Tái hiện lỗi CUDA out-of-memory đã nêu với model và GPU được chỉ định, sau đó xác định liệu batch_size có được entry point này hỗ trợ hay không và hành vi nào nên được xem là đã được giải quyết.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

How can I pass the batch_size to an script that is making use of encoding python package?

(torchenc) mona@goku:~$ python test_torch_encoding.py  --batch_size 8
Traceback (most recent call last):
  File "test_torch_encoding.py", line 15, in <module>
    output = model.evaluate(img)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch_encoding-1.2.2b20210130-py3.8-linux-x86_64.egg/encoding/models/sseg/base.py", line 101, in evaluate
    pred = self.forward(x)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch_encoding-1.2.2b20210130-py3.8-linux-x86_64.egg/encoding/models/sseg/deeplab.py", line 47, in forward
    c1, c2, c3, c4 = self.base_forward(x)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch_encoding-1.2.2b20210130-py3.8-linux-x86_64.egg/encoding/models/sseg/base.py", line 96, in base_forward
    c3 = self.pretrained.layer3(c2)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 117, in forward
    input = module(input)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch_encoding-1.2.2b20210130-py3.8-linux-x86_64.egg/encoding/models/backbone/resnet.py", line 95, in forward
    out = self.conv2(out)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch_encoding-1.2.2b20210130-py3.8-linux-x86_64.egg/encoding/nn/splat.py", line 50, in forward
    x = self.bn0(x)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 131, in forward
    return F.batch_norm(
  File "/home/mona/venv/torchenc/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2056, in batch_norm
    return torch.batch_norm(
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 3.82 GiB total capacity; 2.20 GiB already allocated; 27.88 MiB free; 2.32 GiB reserved in total by PyTorch)

code is:

(torchenc) mona@goku:~$ cat test_torch_encoding.py 
import torch
import encoding

# Get the model
model = encoding.models.get_model('DeepLab_ResNeSt269_PContext', pretrained=True).cuda()
model.eval()

# Prepare the image
url = 'https://github.com/zhanghang1989/image-data/blob/master/' + \
      'encoding/segmentation/pcontext/2010_001829_org.jpg?raw=true'
filename = 'example.jpg'
img = encoding.utils.load_image(encoding.utils.download(url, filename)).cuda().unsqueeze(0)

# Make prediction
output = model.evaluate(img)
predict = torch.max(output, 1)[1].cpu().numpy() + 1

# Get color pallete for visualization
mask = encoding.utils.get_mask_pallete(predict, 'pascal_voc')
mask.save('output.png')

I am not sure how you pass batch_size to code but I just followed https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encoding/issues/224 would your code work at all with a GeForce 1650 Ti GPU?

Thanks a lot for your help.

  • I get the error even with batch size of 1: (torchenc) mona@goku:~$ python test_torch_encoding.py --batch_size 1
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2k
Fork
448
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

  • Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
  • Không có mẫu pull request
  • Không có hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của zhanghang1989/PyTorch-Encoding

Tất cả issue của zhanghang1989/PyTorch-Encoding

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.