问题描述
（作为一名学生，我对这个有点陌生，但做了很多研究，而且我已经走得很远了，我非常喜欢通过这个学习新东西！）
这个问题是针对项目脉冲的 -> https://github.com/adamian98/pulse
如果您在页面上向下滚动一点，自述文件会提供比我更好的解释。它还将提供一个直接的“正确”路径来判断我的行为，并使解决问题变得更加容易。
目的：使用run.py文件运行程序
问题：尽管有兼容的 GPU 和足够的 vram，我还是收到了“运行时错误：CUDA 内存不足”
知识：说到编码，我几天前刚刚开始，现在有十几个小时的时间使用 anaconda，可以轻松创建环境。
我所做的是...（下面的列表是一个总结，具体细节在后面）
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安装蟒蛇
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使用这个 .yml 文件 -> https://github.com/leihuayi/pulse/blob/feature/docker/pulse.yml（它改变了依赖以适用于 Windows，这就是为什么我需要获取一个与主 github 页面上提供的不同的文件）来创建一个新的环境并安装所需的包。它工作得非常好！我只是在尝试安装 dlib 时遇到错误，它似乎与很多软件包和我的 python 版本不兼容。
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我安装了cuda toolkit 10.2，cmake 3.17.2，并尝试直接将dlib安装到环境中。错误在荣耀的光芒中喷涌而出。 dlib 包似乎只需要不同的 .py 文件而不是 run.py，所以我认为它可能与此错误无关
日志在下面，我更详细地解释了我的过程
START DETAILS AND LOGS：从这里到“DETAILS 2”部分应该有足够的信息来解决，剩下的就是以防万一
内存不足的错误日志-->（执行“run.py”文件后）
Loading Synthesis Network
Loading Mapping Network
Running Mapping Network
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\Pulse1\pulse-master\run.py",line 58,in
model = PULSE(cache_dir=kwargs["cache_dir"])
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\Pulse1\pulse-master\PULSE.py",line 44,in init
latent_out = torch.nn.LeakyReLU(5)(mapping(latent))
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\pulse3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py",line 550,in call
result = self.forward(*input,**kwargs)
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\Pulse1\pulse-master\stylegan.py",line 233,in forward
x = super().forward(x)
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\pulse3\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py",line 100,in forward
input = module(input)
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\pulse3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py",line 38,in forward
return F.linear(x,self.weight * self.w_mul,bias)
File "C:\Users\micha\anaconda3\envs\pulse3\lib\site-packages\torch\nn\functional.py",line 1610,in linear
ret = torch.addmm(bias,input,weight.t())
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.91 GiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 3.92 GiB already allocated; 744.91 MiB free; 3.93 GiB reserved in total by PyTorch)
错误日志结束。
运行时的 NVIDIA-SMI 日志（检查可用内存）
C:\Users\micha>nvidia-smi --query-gpu=memory.free --format=csv --loop=1
memory.free [MiB]
5991 兆字节 5991 兆字节 5991 兆字节 5991 兆字节 5897 字节 5781 兆字节 5685 兆字节 1643 兆字节 5991 兆字节 5991 兆字节
程序停在 1643MiB
详细信息第 1 部分：
我有一个带有 6GB 内存的 nvidia gpu，（根据项目创建者发布的其他日志-> 应该有足够的内存来运行“我们使用 8GB 内存进行测试，但我相信你也应该能够运行 4GB 的代码" -adamian98 )。我正在尝试修复该错误并使 run.py 按预期工作。
这是在 anaconda 中使用 numba -s 命令的系统信息（包括硬件信息：gpu、我的 windows 版本、内存、python 版本等）
启动 CUDA 信息
Hardware Information
Machine : AMD64
CPU Name : znver1
CPU Count : 16
Number of accessible CPUs : 16
List of accessible CPUs cores : 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
CFS Restrictions (CPUs worth of runtime) : None
CPU Features : 64bit adx aes avx avx2 bmi bmi2
clflushopt clwb clzero cmov cx16
cx8 f16c fma fsgsbase fxsr lzcnt
mmx movbe mwaitx pclmul popcnt
prfchw rdpid rdrnd rdseed sahf sha
sse sse2 sse3 sse4.1 sse4.2 sse4a
ssse3 wbnoinvd xsave xsavec
xsaveopt xsaves
Memory Total (MB) : 15789
Memory Available (MB) : 8421
OS Information
Platform Name : Windows-10-10.0.18362-SP0
Platform Release : 10
OS Name : Windows
OS Version : 10.0.18362
OS Specific Version : 10 10.0.18362 SP0 Multiprocessor Free
Libc Version : ?
Python Information
Python Compiler : MSC v.1916 64 bit (AMD64)
Python Implementation : CPython
Python Version : 3.8.5
Python Locale : en_CA.cp1252
LLVM Information
LLVM Version : 10.0.1
CUDA Information
CUDA Device Initialized : True
CUDA Driver Version : 10020
CUDA Detect Output:
Found 1 CUDA devices
id 0 b'GeForce GTX 1660 Ti with Max-Q Design' [SUPPORTED]
compute capability: 7.5
pci device id: 0
pci bus id: 1
Summary:
1/1 devices are supported
CUDA Librairies Test Output:
Finding cublas from
named cublas.dll
trying to open library... ERROR: failed to open cublas:
Could not find module 'cublas.dll' (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
Finding cusparse from
named cusparse.dll
trying to open library... ERROR: failed to open cusparse:
Could not find module 'cusparse.dll' (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
Finding cufft from
named cufft.dll
trying to open library... ERROR: failed to open cufft:
Could not find module 'cufft.dll' (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
Finding curand from
named curand.dll
trying to open library... ERROR: failed to open curand:
Could not find module 'curand.dll' (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
Finding nvvm from
named nvvm.dll
trying to open library... ERROR: failed to open nvvm:
Could not find module 'nvvm.dll' (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
Finding cudart from
named cudart.dll
trying to open library... ERROR: failed to open cudart:
Could not find module 'cudart.dll' (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
Finding libdevice from
searching for compute_20... ERROR: can't open libdevice for compute_20
searching for compute_30... ERROR: can't open libdevice for compute_30
searching for compute_35... ERROR: can't open libdevice for compute_35
searching for compute_50... ERROR: can't open libdevice for compute_50
ROC information
ROC Available : False
ROC Toolchains : None
HSA Agents Count : 0
HSA Agents:
None
HSA Discrete GPUs Count : 0
HSA Discrete GPUs : None
SVML Information
SVML State,config.USING_SVML : True
SVML Library Loaded : True
llvmlite Using SVML Patched LLVM : True
SVML Operational : True
Threading Layer Information
TBB Threading Layer Available : False
+--> Disabled due to Unknown import problem.
OpenMP Threading Layer Available : True
+-->Vendor: MS
Workqueue Threading Layer Available : True
+-->Workqueue imported successfully.
Numba Environment Variable Information
None found.
Conda Information
Conda Build : 3.20.5
Conda Env : 4.9.2
Conda Platform : win-64
Conda Python Version : 3.8.5.final.0
Conda Root Writable : True
Installed Packages
blas 1.0 mkl
ca-certificates 2020.12.8 haa95532_0
certifi 2020.12.5 py38haa95532_0
cffi 1.14.0 py38h7a1dbc1_0
chardet 3.0.4 py38haa95532_1003
cryptography 2.9.2 py38h7a1dbc1_0
cudatoolkit 10.2.89 h74a9793_1 anaconda
cycler 0.10.0 py38_0
freetype 2.9.1 ha9979f8_1
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1
icu 58.2 ha925a31_3
idna 2.9 py_1
intel-openmp 2019.4 245
jpeg 9b hb83a4c4_2
kiwisolver 1.2.0 py38h74a9793_0
libcxx 7.0.0 h1ad3211_1002 conda-forge
libpng 1.6.37 h2a8f88b_0
libtiff 4.1.0 h56a325e_0
llvm-meta 7.0.0 0 conda-forge
m2-bash 4.3.042 5
m2-gcc-libs 5.3.0 4
m2-libedit 3.1 20150326
m2-libffi 3.2.1 2
m2-libreadline 6.3.008 8
m2-msys2-runtime 2.5.0.17080.65c939c 3
m2-ncurses 6.0.20160220 2
m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0 6
m2w64-gcc-libs-core 5.3.0 7
m2w64-gmp 6.1.0 2
m2w64-libwinpthread-git 5.0.0.4634.697f757 2
matplotlib 3.1.3 py38_0
matplotlib-base 3.1.3 py38h64f37c6_0
mkl 2019.4 245
mkl-service 2.3.0 py38h196d8e1_0
mkl_fft 1.0.15 py38h14836fe_0
mkl_random 1.1.0 py38hf9181ef_0
msys2-conda-epoch 20160418 1
ninja 1.9.0 py38h74a9793_0
numpy 1.18.1 py38h93ca92e_0
numpy-base 1.18.1 py38hc3f5095_1
olefile 0.46 py_0
openssl 1.1.1i h2bbff1b_0
pandas 1.0.3 py38h47e9c7a_0
pillow 7.1.2 py38hcc1f983_0
pip 20.0.2 py38_3
powershell_shortcut 0.0.1 3
pycparser 2.20 py_2
pyopenssl 19.1.0 pyhd3eb1b0_1
pyparsing 2.4.7 py_0
pyqt 5.9.2 py38ha925a31_4
pysocks 1.7.1 py38haa95532_0
python 3.8.2 he1778fa_13
python-dateutil 2.8.1 py_0
pytorch 1.5.0 py3.8_cuda102_cudnn7_0 pytorch
pytz 2020.1 py_0
qt 5.9.7 vc14h73c81de_0
requests 2.23.0 py38_0
scipy 1.4.1 py38h9439919_0
setuptools 46.2.0 py38_0
sip 4.19.13 py38ha925a31_0
six 1.14.0 py38haa95532_0
sqlite 3.31.1 h2a8f88b_1
tk 8.6.8 hfa6e2cd_0
torchvision 0.6.0 py38_cu102 pytorch
tornado 6.0.4 py38he774522_1
urllib3 1.25.8 py38_0
vc 14.2 h21ff451_1
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2
wheel 0.34.2 py38_0
win_inet_pton 1.1.0 py38haa95532_0
wincertstore 0.2 py38_0
xz 5.2.5 h62dcd97_0
zlib 1.2.11 h62dcd97_4
zstd 1.3.7 h508b16e_0
No errors reported.
Warning log
Warning (roc): Error initialising ROC: No ROC toolchains found.
Warning (roc): No HSA Agents found,encountered exception when searching: Error at driver init:
HSA is not currently supported on this platform (win32).`
结束 CUDA 信息
此问题很可能不需要以下部分，以防万一：
详细信息第 2 部分（听起来像 dlib（和 cmake）之前只需要对齐面，因此理论上 run.py 中不需要它，但我不是 100% 确定。我省略了包括dlib 特定错误）：
我将 .yml 成功安装到我命名为“pulse3”的 anaconda 环境中，并且没有出现错误以及 CUDA 工具包 10.2 和 cmake 3.17.2。 Dlib 是唯一让我在 python 版本 3.8.2 的 Windows 上吐出一堆与其他软件包不兼容错误的问题。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）