报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这个错误是由于在GPU上分配内存时超出了可用的内存容量导致的。错误信息中提到已经分配了1.58 GiB的内存，但没有剩余可用内存。解决这个问题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可以减少内存使用量，但同时也可能会影响模型的性能。

2. 减少模型的输入大小：如果输入数据的维度较大，可以尝试将其缩小，以减少内存使用量。

3. 使用更小的模型：尝试使用具有较少参数和较小体积的模型，以减少内存需求。

4. 释放不需要的变量：在训练过程中，及时释放不再需要的变量，可以释放一部分内存。

5. 使用更大的GPU或多GPU：使用具有更大内存容量的GPU，或者使用多个GPU并将模型参数分布在多个GPU上，可以增加可用的内存容量。

6. 设置PyTorch的CUDA分配配置：根据错误信息中提到的"PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"，可以参考PyTorch文档中关于内存管理和CUDA分配配置的部分，调整相关配置参数。

以上是一些可能解决该问题的方法，你可以根据实际情况选择适合的解决方案。