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 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.31 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.34 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误表示在尝试分配20.00 MiB的内存时，CUDA GPU的内存已经用完了。这可能是因为你的模型或数据集太大，超出了GPU的容量限制。解决这个问题的一种方法是减少模型大小或使用更小的数据集。你还可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少批次大小（batch size）：减少每次训练中的样本数量，这将减少对GPU内存的需求。
2. 使用更小的模型：如果可能的话，可以尝试使用更小的模型或者减少模型的层数和参数量。
3. 使用更高性能的GPU：如果你使用的是较旧或较低性能的GPU，可能会遇到内存不足的问题。考虑升级到具有更大内存容量的GPU。
4. 清理GPU内存：在每个训练迭代之后调用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU内存。

如果上述方法都无法解决问题，那可能需要考虑使用分布式训练或者在云平台上使用更强大的GPU来处理大型模型和数据集。