Alocação de Memória do CUDA

Olá, Maurício

É ótimo ver que você está trabalhando em um projeto de CNN com PyTorch e GPU. O erro que você está enfrentando é comum e geralmente ocorre quando a alocação de memória excede a capacidade da GPU disponível. Aqui estão algumas estratégias para contornar esse erro:

• Reduzir o tamanho do lote (batch size): Uma das maneiras mais simples de reduzir o uso de memória é diminuir o tamanho do lote durante o treinamento. Você pode fazer isso ajustando o valor do parâmetro batch_size em seu código de treinamento.

• Utilizar uma única GPU: Se você tem quatro GPUs de 16 GB cada, pode tentar treinar sua CNN em uma única GPU. Isso pode ser feito especificando o dispositivo da GPU como "cuda:0" ao criar seu modelo e carregar os dados. Isso limitará a alocação de memória a uma única GPU.

• Reduzir o tamanho do modelo: Se o seu modelo for muito grande e complexo, considere reduzir o número de camadas, filtros ou parâmetros. Modelos menores ocuparão menos memória.

Essas são algumas sugestões, mas tenha em mente que você pode precisar fazer um ajuste fino para encontrar o equilíbrio certo entre o uso de memória e o desempenho do treinamento.

Bons estudos e boa sorte com seu projeto de CNN!