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。