oom when allocating tensor

oom when allocating tensor是深度学习中的一个常见错误。它表示在分配张量（tensor）内存时出现内存不足的错误。由于深度学习需要处理大量的数据和运算，因此需要大量的内存来存储张量，如果内存不足，则会出现这个错误。

解决这个问题的方法有以下几个：

1. 减少批量大小（batch size）：通过减小每个批次处理的数据量，可以减少内存的使用，从而降低内存不足的概率。

2. 降低模型的复杂度：复杂的模型需要更多的内存来存储和计算张量，降低模型复杂度可以减少内存使用。

3. 使用更大的内存：通过增加机器内存或使用更高配置的计算机，可以提高内存容量，从而减少出现oom when allocating tensor错误的概率。

4. 清理内存：在训练过程中，可以通过清理内存来释放一些未使用的内存，从而缓解内存不足问题。

综上所述，oom when allocating tensor是深度学习中常见的问题，但可以通过减小批量大小、降低模型复杂度、使用更大的内存和清理内存等方法来解决。