输入样例 6 5 64.00 1003603 23.78 1013083 128.29 1014991 60.25 1016367 305.54 1031237 76.15 1027419 输出样例 305.54 1031237

好的，根据您给出的输入样例和输出样例，可以写出以下代码：

n, m = map(int, input().split())
cakes = []
for i in range(n):
    price, num = map(int, input().split())
    cakes.append((price, num))

m_price, m_num = cakes[m-1]
print(m_price, m_num)

请注意，这段代码中的输入部分与输出部分分别对应于您的输入样例和输出样例。如果您有其他的输入和输出样例，可以再提供给我，我可以帮您进一步进行调试和测试。

相关问题

CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB

当你在运行代码时遇到"CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB"的错误，这表示你的GPU显存不足以分配所需的内存。这可能是由于你的代码中使用了太多的显存或者batch size设置过大导致的。

解决这个问题的方法有几种。首先，你可以尝试减小batch size的大小。通过减小每个batch的样本数量，你可以减少GPU所需的显存。这可能会导致训练速度变慢，但可以确保显存不会超出限制。

另外，你还可以使用item()属性来获取torch变量的标量值，而不是直接使用变量本身。使用item()属性可以释放掉不必要的显存。

如果以上方法无效，你可以尝试换一个显存更大的GPU，或者终止正在占用GPU的其他程序。请注意，在终止其他程序时要慎重操作，因为其他程序可能是其他用户正在运行的或者重要的程序。你可以使用命令行中的"nvidia-smi"命令来查看当前正在占用GPU的程序。

总结起来，解决"CUDA out of memory"错误的方法包括减小batch size、使用item()属性来获取标量值以释放显存、更换显存更大的GPU或终止正在占用GPU的其他程序。根据具体情况选择适合的解决方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【报错笔记】pytorch RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/qq_55407202/article/details/123695015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [解决：RuntimeError: CUDA out of ... Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2](https://blog.csdn.net/universe_R/article/details/124551674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB

这个错误提示表示在尝试分配64.00 MiB的内存时，CUDA（计算统一设备架构）已经用完了内存。这通常是由于模型或数据太大，超出了GPU的可用内存所导致的。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 减小模型大小：尝试使用较小的模型或减少模型的层数和参数数量。

2. 减小批量大小：尝试减小每个批次中的样本数量，以减少内存需求。

3. 使用更高内存的GPU：如果你有多个GPU可用，可以尝试使用具有更高内存容量的GPU。

4. 使用分布式训练：使用多个GPU进行分布式训练，将模型参数和计算分布在不同的设备上，从而减少每个设备上的内存需求。

5. 使用混合精度训练：使用混合精度训练技术，如半精度浮点数（FP16），可以减少内存占用。

6. 清理GPU内存：在每个训练迭代之后显式地释放不再需要的中间结果和张量，可以通过调用`.detach()`或`.cpu()`方法来实现。

希望以上方法能够帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。