RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.18 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.67 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

这个错误通常表示你的GPU内存不足以完成当前的操作。建议尝试以下几种方法：

1. 减小batch size或输入数据的size。

2. 确保在每个迭代中清除不需要的中间变量，以释放GPU内存。可以使用`del`命令或者`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放内存。

3. 尝试使用更高显存的GPU，或者使用多个GPU并行处理。

4. 尝试使用PyTorch的自动内存管理功能，可以通过以下方式开启：

import torch
torch.cuda.empty_cache() #清空缓存
torch.cuda.memory_allocated() #查看当前已分配的显存
torch.cuda.memory_cached() #查看cuda缓存的内存

如果这些方法都无法解决问题，可以考虑使用更轻量级的模型或者使用模型压缩技术来减少模型的参数量。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.77 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.

这个错误是由于CUDA内存不足导致的。当你的程序尝试分配更多的内存时，CUDA会抛出这个错误。这可能是因为你的GPU内存已经被其他进程或程序占用，或者你的程序需要的内存超过了GPU的总容量。

解决这个问题的方法有几种：
1. 减少你的程序所需的内存：你可以尝试减少你的模型的大小，或者减少你的数据集的大小，以减少内存的使用量。
2. 释放已经分配的内存：你可以在每次使用完GPU后手动释放已经分配的内存，以便为后续的操作腾出空间。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放已经分配的内存。
3. 使用更大的GPU：如果你的程序需要更多的内存，你可以尝试使用更大容量的GPU来解决内存不足的问题。
4. 使用分布式训练：如果你的模型和数据集都非常大，你可以考虑使用分布式训练来将计算任务分配到多个GPU上，以减少每个GPU的内存使用量。

请注意，这些解决方法并不是适用于所有情况的，具体的解决方法取决于你的具体情况和需求。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated

这个错误信息表示在训练模型时，尝试分配96.00 MiB的内存，但GPU显存容量为2.00 GiB，已经分配了1.65 GiB，只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段，可以添加代码来释放不需要的变量和缓存，以释放显存。

请注意，这只是一些常见的解决方法，具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。