如果这样还是内存超出呢？

如果将列表中的每个元素转换为Tensor类型后，内存仍然不足，可以考虑将列表中的元素分批次转换为Tensor类型，然后将它们存储在磁盘上，并使用PyTorch的DataLoader逐批次加载数据。这样可以降低内存占用，并且能够有效地利用CPU或GPU的多核处理能力，提高数据处理效率。

下面是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 假设list_A中有2250个规格为401*512*7的纯数值矩阵
list_A = [...]  # 2250个纯数值矩阵

# 将列表中的每批次元素转换为tensor类型，并存储在磁盘上
batch_size = 100
for i in range(0, len(list_A), batch_size):
    tensors = [torch.tensor(x) for x in list_A[i:i+batch_size]]
    torch.save(tensors, f"data_batch_{i}.pt")

# 使用DataLoader逐批次加载数据
dataset = TensorDataset()
for i in range(0, len(list_A), batch_size):
    tensors = torch.load(f"data_batch_{i}.pt")
    dataset += TensorDataset(*tensors)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)

# 在使用时，可以像使用普通的DataLoader一样使用dataloader
for data in dataloader:
    # do something with data

在这个例子中，首先将列表中的元素分批次转换为Tensor类型，并存储在磁盘上。然后使用PyTorch的DataLoader逐批次加载数据，其中每个批次的大小为batch_size，shuffle参数表示是否打乱数据的顺序，num_workers参数表示使用的CPU或GPU的数量。最后，在使用时，可以像使用普通的DataLoader一样使用dataloader。