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。

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

这是一个 CUDA 内存不足的错误。这通常意味着您的模型或数据太大，无法适应您的 GPU 内存。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减小批量大小（batch size）：使用更小的批量大小可能会使您的模型能够适应于您的 GPU 内存。

2. 减少模型大小：尝试减少模型的大小，例如通过减少层数、减小隐藏层大小或使用更小的嵌入向量等方法。

3. 使用更大的 GPU：如果您的 GPU 内存不足，可以尝试升级到更大的 GPU，以便更好地适应您的模型和数据。

4. 使用混合精度训练：混合精度训练可以使用较少的内存来训练模型。您可以使用 NVIDIA Apex 库来实现混合精度训练。

5. 释放不必要的 GPU 内存：在训练期间，有时会产生一些不必要的 GPU 内存占用。您可以尝试使用 `torch.cuda.empty_cache()` 来释放不必要的内存。