RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\CPUAllocator.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator

这个错误通常是由于内存不足导致的。它表明在分配CPU内存时出现了问题。可能的解决方法包括：

1. 释放一些内存：关闭不必要的程序或进程，尝试释放内存资源。
2. 减少模型的大小：如果你正在使用一个很大的模型，可以尝试使用较小的模型或者截断模型的一部分。
3. 使用GPU：如果你有可用的GPU，可以尝试将计算迁移到GPU上，这可能会释放一些CPU内存。
4. 更新软件版本：确保你正在使用最新版本的相关软件（例如PyTorch、Caffe2等）。
5. 检查硬件问题：可能存在硬件故障或不兼容的问题，可以尝试更换硬件或与厂商联系。

如果以上方法都无效，建议查看详细的错误日志以获取更多信息，并尝试搜索相关错误信息以获取更多解决方案。

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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 9830400 bytes.

这个错误提示表明你的程序在尝试分配内存时失败了。它指出你试图分配的字节数为9830400字节，但默认的CPU分配器无法满足这个需求。

这种情况通常发生在你的系统内存不足以容纳所需的数据量时。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 释放内存：在使用完数据后，及时释放不再需要的变量和对象，以便回收内存。
2. 减少数据量：如果可能的话，尝试减少需要处理的数据量，例如通过裁剪数据集或降低输入图像的分辨率。
3. 使用更大的内存：如果你的硬件支持，可以考虑升级你的系统内存或使用具有更大内存容量的机器。
4. 使用其他设备：尝试使用GPU或其他支持加速计算的设备，这可能会提供更多的内存空间。
5. 优化代码：检查你的代码是否存在内存泄漏或不必要的内存分配，并尝试进行优化。

希望以上方法能够帮助你解决这个问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 25869312000 bytes.

这个错误提示是内存不足，你尝试分配了25869312000字节（约24 GB）的内存，但是当前可用内存不足以完成分配。出现这种情况的原因可能是你运行的程序需要的内存超过了你的系统内存限制，或者你的程序中有内存泄漏的问题。

如果你运行的程序确实需要大量的内存，你可以考虑使用分布式训练或者减小batch size等方法来减少内存占用。如果你的程序中有内存泄漏的问题，可以使用内存分析工具来检查和解决问题。同时，确保在使用完张量后及时释放内存，可以使用 `del` 关键字来删除不再需要的张量。