torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.75 GiB (GPU 0; 22.38 GiB total capacity; 19.40 GiB already allocated; 2.23 GiB free; 19.43 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 进程已结束,退出代码1 翻译这句话

这个错误提示是因为程序尝试在GPU上分配2.75 GiB的内存，但是GPU上的内存已经被其他操作占用了大部分，导致内存不足。如果已经预留的内存远大于实际使用内存，请尝试设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化，该参数可以在PyTorch中设置，可以参考内存管理文档和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF。最后，这个程序已经因为内存不足而结束，退出代码为1。

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torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.75 GiB (GPU 0; 22.38 GiB total capacity; 19.40 GiB already allocated; 2.23 GiB free; 19.43 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 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你的程序尝试在GPU上分配2.75 GiB的内存，但是GPU上的内存已经被其他操作占用了大部分，导致内存不足。可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少模型的batch size或者降低模型大小，以减少内存占用量。
2. 使用更大的GPU，或者在多个GPU上并行训练模型。
3. 在训练时使用混合精度训练（mixed-precision training），可以减少内存占用。
4. 在PyTorch中设置max_split_size_mb参数，可以避免内存碎片化，从而减少内存占用。
5. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用更高效的算法或者优化模型结构来减少内存占用。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.56 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 15.26 GiB already allocated;

这个错误表示在尝试分配4.56 GiB的内存时，出现了CUDA内存不足的问题。GPU 0的总容量为24.00 GiB，已经分配了15.26 GiB的内存。这意味着还剩余8.74 GiB的可用内存。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的内存占用：可以考虑使用更小的模型或者减少批次大小(batch size)来降低内存需求。

2. 释放已分配的内存：在代码中，你可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来手动释放一些已分配的内存。

3. 使用更大的GPU：如果你有多个GPU可用，尝试切换到具有更大内存容量的GPU。

4. 检查代码中是否存在内存泄漏：确保你的代码中没有任何内存泄漏问题，比如没有正确释放不再使用的变量或张量。

希望以上方法能够帮助你解决CUDA内存溢出的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。