self.padding, self.dilation, self.groups) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.50 GiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 372.43 MiB already allocated; 1.23 GiB free; 398.00 MiB 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

这是一个CUDA内存溢出错误。这意味着在GPU上尝试分配的内存超过了GPU的总容量。错误消息中提供了一些关于内存分配情况的信息，包括已分配的内存、可用的内存和PyTorch预留的内存。

有几种方法可以尝试解决CUDA内存溢出的问题：

1. 减少批量大小（batch size）：减小每个批次中样本的数量。较小的批次大小将减少所需的内存量。

2. 缩小模型：如果可能的话，可以尝试减小模型的规模，例如减少层数、减少通道数等。这将减少模型所需的内存。

3. 使用梯度累积（gradient accumulation）：将较大的批次大小分割为多个较小的子批次，并在每个子批次上计算梯度，然后对梯度进行累积。这样可以减少每个子批次所需的内存量。

4. 使用更少的显存占用模式（memory-saving mode）：对于一些操作，PyTorch提供了显存占用较小的替代实现。例如，在卷积操作中可以使用`torch.backends.cudnn.benchmark = True`来减少显存占用。但需要注意的是，该模式可能会导致一些性能上的损失。

5. 在训练过程中释放不必要的变量：确保在训练过程中及时释放不再需要的变量，以避免内存的不必要占用。

6. 增加GPU显存容量：如果可能的话，可以考虑更换具有更大显存容量的GPU。

此外，您还可以尝试修改PyTorch的内存管理设置，例如增加`max_split_size_mb`参数的值，以避免内存碎片化。有关更多关于内存管理和CUDA配置的信息，请参考PyTorch的文档。

注意，具体选择哪种方法取决于您的具体情况和需求。可能需要根据实际情况进行尝试和调整，以找到适合您的解决方案。