torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 196.00 MiB

这个错误提示表明你的GPU内存不足以完成当前的计算任务。可以尝试以下方法：

1. 减少模型的大小或者batch size，以减少内存占用。

2. 尝试使用更大的GPU或者分布式计算。

3. 对于一些不必要的张量，可以手动释放内存。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`释放显存。

4. 关闭一些不必要的程序，以释放更多的内存资源。

希望这些方法能够帮助你解决问题。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 196.00 MiB (GPU 0; 22.38 GiB total capacity; 21.09 GiB already allocated; 5.44 MiB free; 21.73 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这个错误通常意味着你的GPU内存不足，导致无法为模型分配足够的内存。解决这个问题的方法是：

1. 减少模型大小：你可以尝试减小模型的大小，或者使用更小的批量大小来降低内存使用量。

2. 增加GPU内存：你可以尝试在你的计算机上安装更大的GPU，或者在云服务提供商上购买更大的GPU。

3. 优化PyTorch的内存使用：你可以尝试调整PyTorch的内存管理设置，例如设置max_split_size_mb，以减少内存碎片化。你可以在PyTorch文档中查找有关内存管理的信息。

希望这些方法能够帮助你解决这个问题！

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB. GPU

这个错误提示表明在使用CUDA运算时，GPU的显存不足，无法分配128MB的显存。通常情况下，我们可以通过以下几种方式来解决这个问题：

1. 减少批次大小：可以减少每次训练的批次大小来降低显存使用量。

2. 减少模型参数：可以尝试减少模型的参数量或者使用更小的模型。

3. 释放不必要的显存：可以在每个batch结束后手动释放不必要的显存，比如清空一些变量或者删除一些无用的计算图节点。

4. 使用更高内存的GPU：如果你的GPU显存过小，可以尝试使用显存更大的GPU来避免内存不足。