Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 3.90GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available.

这个错误提示说明 GPU 内存不足，无法分配 3.90GB 的内存来完成某个操作。以下是一些解决方法：

1. 减小 batch_size

减小 batch_size 可以减少显存的占用，但会增加训练时间。可以逐渐调整 batch_size 的大小，找到一个合适的值。

2. 减少模型参数量

可以通过减少神经网络层数、减少每层的神经元数、使用更少的卷积核等方法，减少模型参数量。

3. 使用更小的数据类型

可以使用更小的数据类型，如 float16，来存储模型参数和激活值，从而减少显存占用。

4. 释放无用的显存

在训练过程中，可能会出现一些无用的显存占用，可以通过调用 K.clear_session() 来释放这些显存。

5. 减少卷积核大小

卷积核越大，需要的显存就越多。可以适当减小卷积核大小，从而减少显存占用。

6. 使用更大的 GPU

如果你有多个 GPU，可以考虑使用更大的 GPU 来完成训练任务。此时需要修改代码，使得模型能够在多个 GPU 上运行。

7. 使用分布式训练

使用分布式训练可以将模型参数存储在多个 GPU 上，从而减少单个 GPU 的显存占用。