Linux服务器跑机器学习代码报错记录

报错1

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 260.00 MiB (GPU 0; 31.72 GiB total capacity; 30.05 GiB already allocated; 187.88 MiB free; 30.31 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

原因：GPU已经使用太多，没办法分配更多空间。可能是模型太大或者load了太多数据到GPU。
解决：减小batch_size大小，使得每次载入GPU的数量小一些。

报错2

“shell1.sh: line 219: 16952 Killed CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpu_list} python main.py”

原因：如果该进程不是被手动kill掉的，那应该就是内存资源不够导致系统kill掉了进程。
解决：减小数据集大小，或者切分特征后按需读取用完释放，或者干脆对不需要存储的数据即时计算。

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