data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 983040000 bytes.

这个错误提示意味着你的程序尝试分配超过系统可用内存的空间。这可能是因为你的程序需要处理的数据太大，或者因为你的系统内存不足。你可以尝试以下解决方法：

1. 优化你的程序，减少内存使用：你可以重新设计你的算法，使用更少的内存。例如，你可以尝试使用更小的数据类型、减少不必要的内存分配等。

2. 增加系统内存：如果你的系统内存不足，你可以尝试增加内存。这可以通过添加更多的内存条来实现，或者使用云服务器等可以提供更多内存的服务。

3. 使用分布式计算：如果你的数据集太大，无法在单个计算机上处理，你可以尝试使用分布式计算。这可以通过使用多台计算机来完成，每台计算机处理数据集的不同部分，最终将结果合并在一起。

4. 使用数据流处理：如果你的数据集太大，无法一次性读入内存，你可以尝试使用数据流处理。这意味着你只在需要时读取数据，而不是一次性将整个数据集读入内存。这可以通过使用 Python 中的生成器或 TensorFlow 中的数据集 API 等实现。

相关问题

[enforce fail at ..\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 112742891520 bytes.

这个错误信息表示你的程序在尝试分配112742891520字节的内存时失败了，因为系统中没有足够的可用内存。你需要优化你的程序，减少内存使用或者增加系统内存。如果你确定你的程序不需要这么多内存，可以检查你的代码，看看是否有内存泄漏的情况。另外，你也可以考虑使用分布式系统或者云计算等技术来解决内存限制的问题。

RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 6553600 bytes.

这个错误通常是由于内存不足导致的。您可以尝试以下方法解决该问题：

1. 释放不需要的内存：您可以通过删除不需要的变量或减少使用的内存来释放内存。

2. 增加内存：您可以增加计算机的物理内存或使用更高级别的计算机。

3. 减少 batch size：减小 batch size 可以减少内存的使用。

4. 使用分布式训练：使用多个计算机进行训练，可以将内存分配到多个计算机中，从而减少单个计算机的内存压力。

如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑使用更高级别的硬件，例如GPU，或者考虑优化代码，减少内存使用。