RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.62 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.62 GiB reserved in t otal by PyTorch)

这个错误说明在使用CUDA时，显存不足以分配所需的内存。这可能是因为你的模型或数据太大，超出了显卡的内存限制。解决这个问题的一种方法是减少模型的大小或使用更大的显卡。你还可以尝试以下方法来释放显存：

1. 减少批次大小：减少每个批次中的样本数量。
2. 使用更小的模型：尝试使用具有较少参数的模型，或者使用预训练的模型并进行微调。
3. 使用梯度累积：将梯度更新延迟到多个小批次后再执行，以减少内存使用。
4. 清理不需要的变量：及时释放不再需要的变量或张量，可以使用`del`关键字手动删除它们。
5. 关闭梯度计算：对于不需要梯度的操作，可以使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，从而减少内存占用。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要考虑更换更大的显卡或增加系统内存来处理更大规模的模型和数据。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated

这个错误信息表示在训练模型时，尝试分配96.00 MiB的内存，但GPU显存容量为2.00 GiB，已经分配了1.65 GiB，只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段，可以添加代码来释放不需要的变量和缓存，以释放显存。

请注意，这只是一些常见的解决方法，具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.03 GiB already allocated; 16.88 MiB free; 1.10 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误提示意味着你的程序在运行时尝试使用了超出GPU内存的量。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少模型的大小：可以尝试减少模型的大小，例如减少隐藏层或者神经元的数量。这样可以减少模型的参数量，从而减少内存的使用。

2. 减少batch size：可以尝试减小batch size，这样每个batch需要的内存就会减少。

3. 使用更大的GPU：如果你的GPU内存不够用，可以考虑使用更大的GPU，或者使用多个GPU并行计算。

4. 使用混合精度训练：使用混合精度训练可以有效地减少内存的使用。可以使用PyTorch的`torch.cuda.amp`模块来实现混合精度训练。

5. 释放不必要的变量：在运行程序时，可以通过`del`命令手动释放一些不必要的变量，以减少内存的使用。