torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 26.00 mib

torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 26.00 mib 是一个错误提示，意味着在使用PyTorch时，由于GPU内存不足，无法分配26.00 Mib的空间。

这个错误通常出现在尝试加载具有大内存需求的模型或进行大规模计算时。有几个可能的原因导致这个问题出现：

1. 模型过大：一些复杂的深度学习模型可能具有大量参数，导致需要大量的内存来存储和计算。尝试使用更小的模型或减小批量大小来减少内存需求。

2. 数据集过大：如果输入的数据集非常庞大，则需要更多的内存来存储和处理数据。可以考虑对数据集进行分批处理或者使用更小的样本子集。

3. 多个任务同时运行：如果在同一时间运行多个GPU内存需求较大的任务，则可能会导致内存不足。在同时运行多个任务时，可以尝试减小批量大小或者调度任务的时间。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减小模型的规模：可以通过减小模型参数的数量或者使用更轻量级的模型结构来减少内存需求。此外，使用模型压缩技术和剪枝等方法也可以减小模型的内存占用。

2. 减小批量大小：降低每次迭代处理的样本数，这样可以减少内存的占用。但需要注意的是，过小的批量大小可能会影响模型的学习效果。

3. 使用更大的GPU内存：如果预算允许，可以考虑购买或使用具有更大内存的GPU。

4. 分批处理数据：如果数据集过大，可以将数据集分割为多个较小的子集进行处理，以降低内存需求。

5. 释放不用的变量：在每一次循环迭代结束后，及时释放不再需要的中间变量，以释放内存。

总之，处理 "torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 26.00 mib" 错误的方法主要是减小模型规模、减小批量大小、减小数据集规模以及释放不使用的变量等，以减少内存占用。