Pytorch 运行时错误：CUDA内存不足。如何设置max

在本文中，我们将介绍在使用Pytorch进行深度学习任务时遇到的一个常见问题——CUDA内存不足，并讨论如何通过设置max_split_size_mb来解决这个问题。

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在使用Pytorch进行深度学习任务时，通常会利用GPU来加速计算过程。然而，由于模型的复杂性或数据集的大小，有时可能会遇到CUDA内存不足的错误。该错误表示GPU的内存不足以容纳计算所需的数据和模型参数。

在Pytorch中，可以通过设置max_split_size_mb参数来解决CUDA内存不足的问题。max_split_size_mb定义了在GPU内存不足的情况下，Pytorch自动分割数据和模型参数的大小。通过将max_split_size_mb设置为较小的值，可以使Pytorch在GPU内存不足时将数据和模型参数分割成更小的块，以适应可用的内存。

可以通过以下步骤来设置max_split_size_mb：