Auto3Dseg cuda OOM during Ensembling
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, python, pytorch
- Área
- machine-learning, performance
Línea de trabajo
Comienza con la ruta de ensembling de Autorunner y reproduce el fallo en el conjunto de datos AMOS22 utilizando las versiones y el entorno indicados en el issue. No se nombra ningún archivo fuente ni ninguna prueba; se considera terminado cuando el ensembling se completa sin un error de CUDA out-of-memory y el entrenamiento continúa correctamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the bug
Models have all finished training, and during the ensembling process, cuda runs out of memory.
Reproduce
Steps to reproduce the behavior:
Run Autorunner on AMOS22 dataset
manually resetting cuda cache, restarting kernel and instance all come back to this error.
Expected behavior
training proceeds without error
MONAI version: 1.2.0
Numpy version: 1.25.2
Pytorch version: 2.0.1+cu117
MONAI flags: HAS_EXT = False, USE_COMPILED = False, USE_META_DICT = False
MONAI rev id: c33f1ba588ee00229a309000e888f9817b4f1934
MONAI file: /home/exouser/.local/lib/python3.10/site-packages/monai/init.py
Optional dependencies:
Pytorch Ignite version: 0.4.11
ITK version: 5.3.0
Nibabel version: 5.1.0
scikit-image version: 0.21.0
Pillow version: 9.0.1
Tensorboard version: 2.14.0
gdown version: 4.7.1
TorchVision version: 0.15.2+cu117
tqdm version: 4.66.1
lmdb version: 1.4.1
psutil version: 5.9.0
pandas version: 2.0.3
einops version: 0.6.1
transformers version: 4.21.3
mlflow version: 2.6.0
pynrrd version: 1.0.0
Environment (please complete the following information):
OS: ubuntu 22.04
Python 3.10.12
Driver Version: 525.85.05 CUDA Version: 12.0
GRID A100X-40C - 125GB RAM
I'm happy to provide any other logs to help, this is the second time I've run into this issue, the issue persists after a full kernel restart and RAM clearing.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 6 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 3
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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