单机单卡一直显示oom

[Lllllolita]

本人使用up框架复现efl遇到如下问题，服务器显卡内存充足，但是一直显示oom，已经检查服务器显卡没有占用显存的僵尸进程，并且设置batch为1仍然显示oom,本人服务器配置如下：
python:3.7
cuda :11.3
torch:1.10.0
gpu:RTX3090
config:configs/det/efl/efl_yolox_medium.yaml
请问可能是什么问题呢

[yqyao]

Maybe we need more error logs to reproduce it @Lllllolita

[Lllllolita]

这是运行python -m up train --config configs/det/efl/efl_yolox_medium_test.yaml --nm 1 --ng 1 --launch pytorch 2>&1 | tee log.train输出的log文件。
train.log

这两个文件是运行./easy_setup.sh输出的log文件。
compile.log
compile_err.log

[yqyao]

the batch_size in your log is 8, maybe you need to recompile and export TORCH_CUDA_ARCH_LIST='3.5;5.0+PTX;6.0;7.0;8.0;8.6' in easy_setup.sh @Lllllolita

[Lllllolita]

非常感谢您的建议，现在我单机单卡设置batch是4是可以成功运行的，但是运行单机多卡仍然失败了，torch.cuda.aviable()显示的是False。
指令是：python -m up train --config configs/det/efl/efl_yolox_medium_test.yaml --nm 1 --ng 2 --launch pytorch 2>&1 | tee log.train
train(1).log

[yqyao]

Maybe you need to check your cuda env ? @Lllllolita

[happygds]

@Lllllolita Hi, have you solved the problem torch.cuda.aviable() is False when the number of gpus > 1? I met the same problem now, how to solve it ?

[happygds]

@yqyao Why are the version requirements so difficult？