更新时间：2024-04-11 GMT+08:00
OOM导致训练作业失败
问题现象
因为OOM导致的训练作业失败，会有如下几种现象：
- 错误码返回137，如下图所示：
- 日志中有报错，含有“killed”相关字段，例如如下截图：
图1 错误日志信息
- 日志中有报错“RuntimeError: CUDA out of memory. ”，如下图所示：
图2 错误日志信息
- Tensorflow引擎日志中出现“Dst tensor is not initialized”。
原因分析
按照之前支撑的经验，出现该问题的可能原因如下：
- 绝大部分都是确实是显存不够用。
- 还有较少数原因是节点故障，跑到特定节点必现OOM，其他节点正常。
处理方法
- 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。
- 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。
- 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下：
del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache()
- 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试超参。
- 如果还存在问题，可能需要提工单进行定位，甚至需要隔离节点修复。
建议与总结
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
- 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
- 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
父主题： 硬盘限制故障
