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Traceback (most recent call last): File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 327, in <module> main() File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 278, in main list_entropy_trojan, list_entropy_benign = strip(opt, mode) File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 198, in strip state_dict = torch.load(opt.ckpt_path) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1101, in persistent_load load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1083, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 215, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 187, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/_utils.py", line 80, in _cuda untyped_storage = torch.UntypedStorage( RuntimeError: CUDA error: out of memory
132浏览 · 2023-09-04 12:09:05
这是一个Python的异常追踪（Traceback），它[显示](https://geek.csdn.net/educolumn/103ca72607c717122e068b9f06a24df6?spm=1055.2569.3001.10083)了在执行程序时出现的错误。根据给出的信息，看起来出现了一个关于CUDA内存不足的错误，这个错误之前我们已经讨论过了。
要[解决](https://geek.csdn.net/educolumn/03368addd5d267af1b4c6df01bb4af26?spm=1055.2569.3001.10083)这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 检查你的CUDA设备是否有足够的内存来加载模型。你可以使用 `torch.cuda.get_device_properties(device_id)` [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)来获取CUDA设备的属性，包括内存大小。
2. 如果你的CUDA设备内存不足，可以尝试减少模型的大小，或者使用更小的批量大小。
3. 你还可以尝试使用 `torch.load(opt.ckpt_path, map_location='cpu')` 来将模型加载到CPU上，而不是CUDA设备上。这可能会减少对CUDA内存的需求。
4. 如果你的模型很大，并且无法适应你的CUDA设备内存，那么你可能需要考虑使用更大的显卡或者分布式训练等[策略](https://geek.csdn.net/educolumn/06da626ca8219c1b9b6fba41572b8cf2?spm=1055.2569.3001.10083)。
另外，请确保你已经按照之前给出的建议设置了环境变量 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`，以便获取更准确的错误信息。
如果以上步骤都没有[解决](https://geek.csdn.net/educolumn/03368addd5d267af1b4c6df01bb4af26?spm=1055.2569.3001.10083)问题，那么可能需要更详细的错误信息或者代码的上下文来进行进一步的排查。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "C:/python/kfc.py", line 8
这是Python中的错误追踪信息，通常在程序出现错误时会显示。它告诉我们在哪个文件的哪一行出现了错误。
具体来说，"Traceback (most recent call last)" 表示错误追踪的开始，