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。

相关问题

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。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB

这个错误提示表示在尝试分配64.00 MiB的内存时，CUDA（计算统一设备架构）已经用完了内存。这通常是由于模型或数据太大，超出了GPU的可用内存所导致的。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 减小模型大小：尝试使用较小的模型或减少模型的层数和参数数量。

2. 减小批量大小：尝试减小每个批次中的样本数量，以减少内存需求。

3. 使用更高内存的GPU：如果你有多个GPU可用，可以尝试使用具有更高内存容量的GPU。

4. 使用分布式训练：使用多个GPU进行分布式训练，将模型参数和计算分布在不同的设备上，从而减少每个设备上的内存需求。

5. 使用混合精度训练：使用混合精度训练技术，如半精度浮点数（FP16），可以减少内存占用。

6. 清理GPU内存：在每个训练迭代之后显式地释放不再需要的中间结果和张量，可以通过调用`.detach()`或`.cpu()`方法来实现。

希望以上方法能够帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。