CUDA out of memory. Tried to allocate 1.56 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.30 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.31 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误表示在尝试分配内存时，CUDA已经没有足够的空闲内存。这可能是由于模型或数据的大小超过了GPU的可用内存限制。

您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减小批量大小（batch size）：减小每次训练时的批量大小，这样可以减少GPU内存的使用量。您可以尝试将批量大小减小到一个较小的值，然后逐渐增加以找到适合您GPU内存容量的最佳值。

2. 降低模型的复杂度：如果模型太复杂，会占用更多的内存。您可以尝试减少模型的层数、减少每层的神经元数量或使用更小的模型。

3. 使用更低精度的数据类型：PyTorch支持使用半精度（half precision）数据类型来减少内存占用。您可以尝试将模型和数据转换为半精度（torch.half）来减少内存使用。

4. 清理内存：在训练过程中，及时释放不再使用的变量和缓存，可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU缓存。

5. 使用更大的GPU：如果您的GPU内存仍然不足，您可以尝试使用具有更大内存容量的GPU来解决问题。

请注意，以上方法可能需要适应您的具体情况进行调整。同时，确保您的GPU驱动程序和CUDA版本与PyTorch兼容也是非常重要的。