return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 146.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 8.20 MiB already allocated; 4.18 GiB free; 22.00 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

这个错误通常表示在尝试将张量加载到GPU时，CUDA内存不足。这可能是因为您的模型或数据太大，超过了GPU的可用内存。有几种方法可以解决这个问题：

1. 减少批次大小：降低每个批次的样本数量，以减少内存需求。
2. 减少模型大小：如果您的模型太大，可以尝试减少其大小，例如通过减少层数或减少每层的隐藏单元数量来减少参数数量。
3. 使用更多的GPU：如果您有多个GPU可用，您可以尝试使用更多的GPU来分担内存需求。
4. 使用混合精度训练：PyTorch支持使用混合精度训练，这可以减少内存占用。您可以尝试使用`torch.cuda.amp`模块中的自动混合精度功能。
5. 手动释放内存：在每个批次结束时，您可以手动调用`torch.cuda.empty_cache()`来释放缓存的内存。

另外，您还可以尝试在PyTorch中设置一些环境变量来调整内存分配策略，如`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`和`CUDA_LAUNCH_BLOCKING`。请查阅PyTorch文档以了解更多关于内存管理的信息。

希望这些提示对您有所帮助！如有其他问题，请随时提问。

相关问题

return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "C:\Users\86150\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是由于你尝试在没有启用CUDA支持的情况下使用CUDA相关函数引起的。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的系统正确安装了CUDA，并且CUDA版本与你的PyTorch版本兼容。

2. 检查你的PyTorch是否已经正确安装并启用了CUDA支持。你可以通过在Python中运行以下代码来检查：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回`True`，则表示CUDA支持已经启用。如果返回`False`，则表示CUDA支持未启用。

3. 如果你之前已经安装了PyTorch但没有启用CUDA支持，你可以尝试重新安装PyTorch并确保选择了CUDA支持。

如果你仍然遇到问题，请提供更多的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

tvm.te.if_then_else的用法

在TVM的te（Tensor Expression）中，`tvm.te.if_then_else` 函数用于实现条件语句，根据一个布尔条件选择执行不同的计算逻辑。

`if_then_else` 函数的基本语法如下：

tvm.te.if_then_else(condition, then_expr, else_expr)

参数说明：
- `condition`：布尔条件表达式，用于决定选择哪个分支的计算逻辑。
- `then_expr`：当条件为真时执行的计算表达式。
- `else_expr`：当条件为假时执行的计算表达式。

下面是一个示例代码，演示如何使用 `if_then_else` 函数：

import tvm
from tvm import te

def if_then_else_example():
    # 输入张量形状
    shape = (4, )

    # 创建输入和输出张量
    input_tensor = te.placeholder(shape, name='input_tensor', dtype='float32')
    output_tensor = te.placeholder(shape, name='output_tensor', dtype='float32')

    # 定义计算
    def compute(i):
        # 根据输入张量的值判断条件
        condition = input_tensor[i] > 0

        # 根据条件选择执行计算逻辑
        then_expr = input_tensor[i] * 2
        else_expr = input_tensor[i] / 2

        # 使用 if_then_else 函数实现条件选择
        return tvm.te.if_then_else(condition, then_expr, else_expr)

    # 创建计算描述
    output = te.compute(shape, compute, name='output')

    return output.op.body[0]

# 创建一个范围上下文
with tvm.target.Target('llvm'):
    # 构造计算图
    stmt = if_then_else_example()

# 打印生成的计算图
print(stmt)

在上述示例中，我们定义了一个 `if_then_else_example()` 函数，创建了输入张量和输出张量。然后在 `compute()` 中，根据输入张量的值判断条件，并使用 `if_then_else` 函数实现条件选择：当输入张量大于0时，执行乘以2的计算逻辑；否则，执行除以2的计算逻辑。最后通过 `te.compute()` 创建计算描述，并返回计算图的第一个操作节点。

希望这能解答您的疑问！如果您还有其他问题，请随时提问。