stable diffusion torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

时间: 2023-11-21 17:49:56 AIGC 浏览: 385
当出现"stable diffusion torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory"错误时,可以尝试以下几种解决方法: 1. 减少批次大小(Batch Size): 减少每次传入模型的数据量,可以通过减小批次大小来降低显存使用量。 2. 减少模型参数量: 减少模型的复杂度,可以通过减少模型的参数数量来减少显存的占用。 3. 使用更低的精度: 可以使用较低的精度(如float16)来代替较高的精度(如float32),以减少显存的使用。 4. 使用更小的模型: 如果可能的话,可以尝试使用更小的模型来降低显存的占用。 5. 增加显存容量: 如果以上方法无法解决问题,可以考虑增加显存的容量,例如更换显卡或增加显存条。
相关问题

stable diffusion OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

这个错误通常表示你的GPU内存不足,导致CUDA运行时无法分配足够的内存来执行操作。有几种可能的解决方案可以尝试: 1. 减少批处理大小:减小每个批次的样本数量可以减少内存消耗。你可以尝试减小批处理大小来看看是否能够解决问题。 2. 减少模型大小:如果你使用的是较大的预训练模型,可以考虑使用较小的模型,以减少内存使用量。 3. 降低精度:通过将模型参数的精度从32位浮点数减少到16位浮点数,可以减少内存需求。在PyTorch中,你可以使用torch.float16来实现。 4. 使用更多的GPU:如果你有多个GPU可用,可以尝试使用多个GPU来分担内存需求。 5. 增加GPU内存:如果你的GPU内存不足,并且你无法改变模型或数据的大小,那么你可能需要考虑升级到具有更大内存的GPU。 记住,在尝试这些解决方案之前,最好先检查一下你的代码,确保没有其他导致内存泄漏或内存使用过高的问题。

Stable Diffusion OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB

这个错误是由于CUDA内存不足引起的。错误信息中指出尝试分配2.00 GiB的内存,但GPU的总容量为7.93 GiB,已经分配了758.34 MiB,剩余5.75 MiB,总共保留了858.00 MiB的内存。 为了解决这个问题,有几个可能的解决方案。首先,你可以尝试设置`max_split_size_mb`参数来避免内存碎片化。另外,你需要确认本地文件和远程文件是否同步,并检查代码中是否指定了正确的GPU操作。 此外,你还可以检查你选择的GPU卡号是否正确。你可以使用`import os`和`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"`来确保选择了正确的GPU卡号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [报错记录torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 90.00 MiB (GPU 0; 7.93 ...](https://blog.csdn.net/gongkeguo/article/details/127674524)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\python.exe D:\PyCharmMiscProject\Image.py Downloading Model from https://www.modelscope.cn to directory: D:\PyCharmMiscProject\models\DiffSynth-Studio\Qwen-Image-Distill-Full Loading models from: ['./models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00001-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00002-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00003-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00004-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00005-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00006-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00007-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00008-of-00009.safetensors', './models\\DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Distill-Full\\diffusion_pytorch_model-00009-of-00009.safetensors'] model_name: qwen_image_dit model_class: QwenImageDiT Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharmMiscProject\Image.py", line 11, in <module> pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\DiffSynth-Studio\diffsynth\pipelines\qwen_image.py", line 179, in from_pretrained model_manager.load_model( File "C:\Users\Administrator\DiffSynth-Studio\diffsynth\models\model_manager.py", line 409, in load_model model_names, models = model_detector.load( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\DiffSynth-Studio\diffsynth\models\model_manager.py", line 184, in load loaded_model_names, loaded_models = load_model_from_single_file(state_dict, model_names, model_classes, model_resource, torch_dtype, device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\DiffSynth-Studio\diffsynth\models\model_manager.py", line 76, in load_model_from_single_file model = model.to(dtype=torch_dtype, device=device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1340, in to return self._apply(convert) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 900, in _apply module._apply(fn) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 900, in _apply module._apply(fn) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 900, in _apply module._apply(fn) [Previous line repeated 3 more times] File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 927, in _apply param_applied = fn(param) ^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1326, in convert return t.to( ^^^^^ torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 72.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 22.00 GiB of which 0 bytes is free. Of the allocated memory 21.18 GiB is allocated by PyTorch, and 1.65 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables) 进程已结束,退出代码为 1

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