RuntimeError: [enforce fail at alloc_cpu.cpp:75] err == 0. DefaultCPUAllocator: can't allocate memory: you tried to allocate 75497472 bytes. Error code 12 (Cannot allocate memory)

这个错误是因为你的程序尝试分配了 75497472 字节的内存，但是系统没有足够的空闲内存来满足这个请求，导致分配内存失败。可能的解决方法包括：

1. 优化你的程序，减少内存使用量。
2. 增加系统内存或者虚拟内存的大小。
3. 在程序中使用内存池技术来管理内存使用。
4. 降低你程序的运行时负载，比如降低并发度或者调整程序的运行策略等。

相关问题

RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 6553600 bytes.

这个错误通常是由于内存不足导致的。您可以尝试以下方法解决该问题：

1. 释放不需要的内存：您可以通过删除不需要的变量或减少使用的内存来释放内存。

2. 增加内存：您可以增加计算机的物理内存或使用更高级别的计算机。

3. 减少 batch size：减小 batch size 可以减少内存的使用。

4. 使用分布式训练：使用多个计算机进行训练，可以将内存分配到多个计算机中，从而减少单个计算机的内存压力。

如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑使用更高级别的硬件，例如GPU，或者考虑优化代码，减少内存使用。

RuntimeError: [enforce fail at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 380178432 bytes.

这个错误通常是由于内存不足导致的。你尝试分配了380178432字节的内存，但默认的CPU分配器没有足够的内存可用。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少需要分配的内存量：如果可能的话，你可以尝试减少内存需求，例如减小模型的大小或者调整输入数据的大小。

2. 使用更大的内存：如果你的设备有更大的内存可用，你可以尝试在更大的内存环境中运行代码。

3. 使用GPU加速：如果你有可用的GPU资源，将计算迁移到GPU上可能会提供更多的内存。

4. 释放无用的内存：在代码中，你可以手动释放不再使用的变量或对象，以便回收内存。

请根据你的具体情况尝试这些方法，并确保你的代码逻辑正确，以避免内存泄漏等问题。如果问题仍然存在，请提供更多关于你的代码和环境的信息，以便更好地帮助你解决问题。