CUDA out of memory. Tried to allocate 1024.00 MiB

出现CUDA out of memory错误的原因是GPU显存内存不够。解决方法如下：
1. 将batch_size改小。
2. 取torch变量标量值时使用item()属性。
3. 可以在测试阶段添加如下代码：

with torch.no_grad():
    # your testing code

如果修改batch_size大小后仍然出现该问题，可以尝试以下方法：
1. 减小模型的复杂度。
2. 减小输入数据的维度。
3. 减小模型中间层的维度。
4. 将模型放到CPU上运行。

相关问题

CUDA out of memory. Tried to allocate 1024.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.92 GiB already allocated; 0 bytes free; 4.94 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

这个问题属于技术问题，可能是因为GPU内存分配不均衡导致的，建议设置max_split_size_mb来尝试避免碎片化。PyTorch的内存管理文档及PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF也可以提供更多的帮助和解释。

CUDA out of memory. Tried to allocate 190.00 MiB

这个错误通常是由于显存不足导致的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少批量大小（batch size）：减少每次训练时输入的样本数量，从而减少显存的使用。

2. 减少模型大小：可以通过减少模型的层数、减小每层的神经元数量等方式来减小模型的大小，从而减少显存的使用。

3. 使用更大的显存：如果您的显卡支持更大的显存，可以考虑升级显卡或者使用多张显卡并行训练。

4. 使用混合精度训练：使用混合精度训练可以将模型参数和梯度转换为半精度浮点数，从而减少显存的使用。