model.cuda()该怎么改

当模型较大或者数据集较多时，直接调用 `model.cuda()` 可能会一次性加载整个模型到GPU内存中，如果内存不足可能会导致程序崩溃。为了避免这种情况，你可以选择分批或者按需将模型和数据移动到GPU。

一种常见的做法是在训练循环内部动态加载，如PyTorch提供的 `to(device)` 方法：

if torch.cuda.is_available():
    # 将模型移到CPU上，以便在需要的时候再转移到GPU
    device = torch.device('cuda')
    
    # 在每次批次开始前，将模型和优化器放到当前的GPU上
    for batch_data in dataloader:
        inputs, targets = batch_data[0].cuda(), batch_data[1].cuda()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
else:
    device = torch.device('cpu')
    model = model.to(device)

这样只有当前处理的数据会被转移至GPU，释放了内存压力。