大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
【说在前面】
复杂的机器学习程序，特别是已经训练好跑的时候出的问题，不是说改CUDA就能改的。因为很多参数已经在另一个gpu里面了，单纯改一个test的代码是不够的。
如果是上述情况，只有查运行情况了，看看到底是什么程序占用了那么那么多的内存，可以的话kill掉就行。
报错如下
思路
简洁明了，他已经告诉你了，默认使用的那gpu内存不足。
在操作系统输入如下，查一下memory现在的状态：
nvidia-smi 复制
害，发现GPU-0有一个进程正在执行导致1GB剩余都不够。
我们用GPU-1执行就行啦！
问题解决
python文件中：
import os 复制
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' 复制
解决了。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127682.html原文链接：https://javaforall.cn