RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB

这个错误提示意味着CUDA内存不足，尝试分配了26.00 MiB的内存。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的批处理大小（batch size）：减小每个批次的样本数量，从而减少内存需求。
2. 减少模型的输入尺寸：可以尝试缩小输入数据的维度，或者使用更小的输入图像大小。
3. 使用更低的精度：将模型的数据类型从float32降低到float16可以减少内存使用。
4. 释放不需要的显存：在代码中手动释放不需要的GPU显存，可以使用torch.cuda.empty_cache()方法清空未使用的显存空间。
5. 使用更高效的模型：有些模型可能比其他模型更高效地使用内存，你可以考虑尝试使用效率更高的模型。

如果以上方法都无法解决问题，可能需要更多的GPU内存或者考虑使用分布式训练来解决内存问题。

相关问题

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。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 98.00 MiB

这个错误通常表示您的CUDA显存不足。CUDA显存是用于在CUDA设备上执行计算的内存空间。当您的程序尝试分配更多显存时，但可用显存已被耗尽时，就会出现这个错误。

有几种方法可以解决这个问题：
1. 减少显存需求：您可以尝试减少您的模型或数据集的大小，以减少对显存的需求。例如，可以缩小输入图像的尺寸或减少网络层数。
2. 减少批处理大小：通过减少每个批次中的样本数量，可以降低对显存的需求。将批处理大小设置为较小的值，直到不再出现内存错误。
3. 使用更大的显卡：如果您使用的是较小的显卡，考虑升级到具有更大显存容量的显卡。
4. 使用混合精度训练：混合精度训练是一种技术，可以通过将某些计算转换为低精度来减少显存需求。这可以使用NVIDIA的混合精度训练工具库（例如APEX）来实现。

请注意，这只是一些常见解决方案，具体取决于您的情况和代码实现。