别让内存不足，掐灭你的AI绘画创作火花

最近在捣鼓AI绘画模型训练的朋友，估计不少人都被同一个问题给卡住了脖子——内存不足，那感觉，就像你正兴致勃勃准备大展拳脚，结果刚起跑就被人从背后拽住了衣领，别提多憋屈了，看着命令行里蹦出来的“CUDA out of memory”或者干脆的报错提示，一股无名火就往上冒，精心准备的素材、调了半天的参数,全都卡在了这临门一脚。

这事儿我太有感触了，一开始玩模型训练，总觉得是显卡不够顶级，后来才发现，很多时候问题不出在显卡的绝对算力，而在于那“显存”够不够你折腾，尤其是想训练一个有点个性的、符合自己审美的小模型时，高清图片一喂，批量大小（batch size）稍微设高一点，或者网络结构复杂些，显存立马告急，训练进程直接“红温”宕机。

那怎么办呢？总不能次次都去换张顶级卡吧，那不现实，其实啊，咱们可以琢磨点“花小钱办大事”甚至“不花钱也办事”的法子。

最直接的一招：降低批量大小，这是缓解显存压力的首选方案，别总想着一步吃成胖子，把batch size从8调到4，甚至调到2或1，虽然理论上可能会让训练过程波动稍微大一点，收敛慢一点点，但至少能让训练跑起来啊！先跑起来，比完全卡死强太多了，这就好比运货，大卡车一次拉得多但路窄过不去，换成小货车多跑两趟,货总能运完。

好好审视一下你的图片素材，是不是一股脑把原图直接塞进去了？现在的相机、手机拍出来的图，动不动就好几M甚至十几M，分辨率巨高，训练前，非常有必要对图片进行统一的缩放和裁剪，比如统一缩放到512x512或者768x768这种常用尺寸，别小看这个操作，它能瞬间把你的显存占用砍下去一大截，还有，格式也可以注意下，转换成JPG（适当质量）通常比PNG体积小。

第三个思路，简化模型结构，如果你是自己在魔改网络，或者从开源项目里找的代码，看看有没有哪些层是可以暂时精简的？比如减少一些通道数（channel），或者用更轻量级的模块替代，这需要一定的技术知识，但对开源模型进行“瘦身”本身也是个有趣的课题。

还有一个“黑科技”味道的方法：使用梯度累积，简单说，就是本来想用大的batch size，但现在显存只允许我用很小的batch，那我就在逻辑上“模拟”出大批量的效果：用小batch跑几次，把这几步的梯度累加起来，然后再一次性更新模型参数，这样，虽然每一步用的显存小了，但最终参数更新的效果可以接近使用大的batch size，很多训练框架都支持这个功能,算是个非常实用的技巧。

如果上述软件层面的优化都到极限了，还是不够，那就得考虑硬件或“借力”了，看看自己电脑的内存是不是足够大，系统能不能开启一部分共享内存给显存用（虽然效率低点，但救急可行），或者，干脆去云服务平台租用一段时间带有大显存的GPU实例来跑训练，虽然花点钱，但省心省力,适合处理关键项目。

遇到显存不足别头铁，也别轻易放弃，AI绘画模型的训练，本身就是一个在资源限制和理想效果之间寻找平衡的艺术，多试试不同的参数组合，优化一下数据和处理流程，往往就能豁然开朗，毕竟，我们的目标是创造出惊艳的画作，而不是跟硬件报错信息较劲，对吧？慢慢调，耐心点，那朵属于你的创意火花,总能找到办法让它持续燃烧起来的。

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