最近在训练网络，发现无法使用GPU，一直报错cuda out of memory.查阅了网上很多方法，记录一下我的解决过程。

可能原因及解决方法

（一）

原因：大量其他进程占用了GPU
解决：kill占用GPU的进程，释放GPU
参考博文：链接

（二）

原因：batch_size过大
解决：将batch_size调小一点，再次测试看能否运行。

（三）

原因：不知道这个怎么描述，没有用到所有的GPU？
解决：在代码中添加os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0, 1"，这个序号是你的设备的GPU的编号，我的设备上只有0,1号GPU。
参考博文：链接

（四）

原因：程序运行过程中产生大量中间量，pytorch不清除这些中间量，从而造成了GPU爆内存。
解决：清除过程中产生的中间量
参考博文：添加链接描述

我的问题的解决

修改过程

上述的（一）（二）（三）（四）都尝试了之后，未能解决我的程序的问题。
我的程序报错的地方：

将其改为：

这一步不保存中间的梯度信息。
继续报错：element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
继续改，原因是require_grad是False，改为True：train_loss = train_loss.requires_grad_(True)
哦莫，就成了！喜大普奔！还是GPU跑得快啊！

说明

当我把batch_size改成8后就又跑不动了，我的GPU太拉胯了，最后batch_size改为4跑的。

小疑问

运行时，CPU的利用率70%+，GPU0的利用率恒为1%，GPU1的利用率不到20%，磁盘利用率大幅增加。为什么CPU的利用率仍然这么高？而GPU的利用率却不是很高？之前用CPU跑的时候，每次CPU的利用率都接近100%。难道是我电脑显卡不好？！