torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 20.00 mib

出现这个错误是因为程序在执行过程中需要分配20.00 MiB的显存资源，但是当前显存不足以满足需求，导致出现了cuda out of memory错误。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少模型大小或者数据集大小：可以通过减少模型中的参数数量或者压缩数据集的大小来减少显存占用。可以尝试使用更小的模型或者删减不必要的参数。

2. 减少batch size：降低每次训练的批次数量，可以减少显存的占用。可以尝试减小batch size的大小，但需要注意降低batch size可能会影响模型的性能。

3. 使用更大的显存：如果硬件条件允许，可以考虑使用显存更大的显卡来解决显存不足的问题。

4. 释放显存资源：可以尝试在代码中释放一些不再需要的中间变量或者使用torch.cuda.empty_cache()来清空显存缓存，以释放显存资源。

5. 使用混合精度训练：可以尝试使用半精度训练（mixed precision training），即使用float16来代替float32进行计算，从而减少显存的占用。

总之，解决cuda out of memory错误的关键在于减少显存的占用，可以通过降低模型或者数据集的大小，减小batch size，使用更大的显存设备，释放显存资源或者使用混合精度训练等方式来解决这个问题。