CUDA out of memory. Tried to allocate 288.00 MiB

当出现CUDA out of memory. Tried to allocate 288.00 MiB错误时，可以尝试以下解决方法：
1. 调小batch_size。
2. 将模型参数转移到CPU上，使用torch.from_numpy()方法将numpy数组转换为tensor，并使用.to(device)方法将其转移到GPU上。
3. 使用torch.utils.checkpoint.checkpoint()方法对模型进行分段计算，以减少显存占用。
4. 使用torch.cuda.empty_cache()方法清空显存缓存。
5. 如果仍然无法解决问题，可以考虑使用更大显存的GPU或者使用分布式训练等方法来解决问题。

相关问题

CUDA out of memory. Tried to allocate 166.00 MiB

这个错误通常表示你的 GPU 内存不足以处理你尝试运行的模型或任务。你需要尝试一些方法来减小模型的内存占用，或者使用更高内存的 GPU。

以下是一些可能有用的方法：

1. 减少 batch size。较小的 batch size 可以减少模型的内存占用。你可以尝试减小 batch size，直到模型可以在你的 GPU 上运行为止。

2. 减少模型的层数或宽度。较小的模型通常需要较少的内存。

3. 使用更高内存的 GPU。如果你的 GPU 内存不足够，你可以考虑使用更高内存的 GPU。

4. 使用分布式训练。分布式训练可以在多个 GPU 上并行运行，从而减少单个 GPU 上的内存占用。

5. 释放不必要的变量。你可以在训练过程中释放不必要的变量，以减少内存占用。

6. 使用 PyTorch 内置的自动混合精度（Automatic Mixed Precision，AMP）功能。AMP 可以在保持模型精度的情况下减少内存占用。

希望这些方法能帮助你解决问题！

CUDA out of memory. Tried to allocate 1024.00 MiB

出现CUDA out of memory错误的原因是GPU显存内存不够。解决方法如下：
1. 将batch_size改小。
2. 取torch变量标量值时使用item()属性。
3. 可以在测试阶段添加如下代码：

with torch.no_grad():
    # your testing code

如果修改batch_size大小后仍然出现该问题，可以尝试以下方法：
1. 减小模型的复杂度。
2. 减小输入数据的维度。
3. 减小模型中间层的维度。
4. 将模型放到CPU上运行。