torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 50.00 mib

这个错误是因为在使用Pytorch库进行GPU运算时，显存不足而导致的错误。错误提示中显示了尝试分配50.00 MiB（兆字节）的内存时出现问题。这通常是由于计算图复杂或者数据量过大导致的。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少模型参数的数量：可以尝试减少模型的大小，即减少网络层数或者减少每一层的神经元数量。更小的模型需要较少的内存来存储参数和激活值。

2. 减少批次大小：通过减少一次性传入GPU的训练或者推理批次大小，减少显存的占用，但同时会增加训练或者推理的时间。

3. 使用更大的GPU显存：如果显存不足，可以尝试使用具有更多显存的GPU进行计算。

4. 使用分布式训练：可以把模型的训练过程分布在多个GPU上进行，每个GPU负责计算部分数据，从而降低单个GPU的显存需求。

5. 减少数据维度：可以尝试对数据进行降维，减少数据的维度，从而减少显存的占用。

6. 使用梯度累积：对于模型训练的每个小批次，可以累积多个小批次的梯度，然后进行一次参数更新，从而减少每次参数更新时显存的占用。

以上是解决"torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 50.00 mib"错误的几种方法，具体的选择应根据实际情况调整。