torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 158.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total capacity; 1014.71 MiB already allocated; 70.81 MiB free; 1.02 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 Sentry is attempting to send 1 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quitze解决上述报错

这个错误提示表明你的GPU内存不足以分配请求的张量。PyTorch已经在GPU上分配了一些内存，只剩下70.81 MiB的空闲空间。解决这个错误的一种方法是减小您正在尝试分配的张量的大小，或通过删除未使用的张量来释放一些GPU内存。另一种解决方法是增加GPU的内存容量或切换到具有更多内存的不同GPU。您还可以尝试设置max_split_size_mb参数以避免内存碎片，如错误消息中所建议的。该参数控制PyTorch在GPU上分配的最大内存块的大小。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...

这个错误提示表明你的 GPU 内存不足，无法分配所需的内存。这可能是因为你的模型或数据集太大，超出了 GPU 的内存容量限制。

有几种方式可以尝试解决这个问题：

1. 减少 batch size。减小每个 batch 中的样本数量可以减少 GPU 内存的使用量，但也会增加训练时间。

2. 减小模型的大小。可以通过减少模型的层数、参数数量或使用更小的 embedding 维度来减小模型的大小。

3. 使用更大的 GPU。如果你的 GPU 内存真的太小，你可以考虑使用具有更大内存的 GPU。

4. 使用分布式训练。分布式训练可以将模型和数据集分配到多个 GPU 上，从而减少单个 GPU 的内存压力。

5. 释放不必要的 GPU 内存。在训练过程中，可能会有一些不必要的 GPU 内存被占用，可以通过清除缓存或者重启 Python 内核来释放这些内存。

你可以根据具体情况尝试这些方法来解决这个问题。