torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB

这个错误信息表明在使用CUDA时，尝试分配100.00 MiB的显存时发生了超出内存的错误。这通常是因为您的GPU内存不足以容纳所需的数据。

解决这个问题的方法可以有以下几种：

1. 减少显存使用：可以尝试减少模型的大小、减少批量大小、减少输入数据的尺寸等，以减少内存需求。

2. 清理显存：在每次迭代或任务结束后，可以手动释放不再需要的中间变量或Tensor，以回收显存。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来清理缓存。

3. 使用更大的GPU：如果您有更高内存的GPU可用，可以尝试将代码迁移到具有更多显存的设备上。

4. 数据并行处理：如果您使用的是PyTorch，可以尝试使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.DistributedDataParallel`来在多个GPU上并行处理数据。

5. 减少其他内存占用：确保没有其他应用程序占用了大量的系统内存，关闭不必要的后台进程以释放更多内存。

请根据您的具体情况选择适合的解决方案。