RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 MiB

This error message indicates that the program you are running has attempted to allocate more memory on the GPU than is currently available.

To resolve this issue, you can try one or more of the following solutions:

1. Reduce the batch size of your training data to decrease the memory usage.
2. Reduce the size of your model by removing unnecessary layers or reducing the number of parameters.
3. Use a GPU with more memory capacity or use multiple GPUs to distribute the workload.
4. Use mixed precision training, which can reduce the memory usage by using lower-precision data types for some calculations.
5. Clear the GPU memory by restarting the kernel or resetting the GPU.

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RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.18 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.67 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

这个错误通常表示你的GPU内存不足以完成当前的操作。建议尝试以下几种方法：

1. 减小batch size或输入数据的size。

2. 确保在每个迭代中清除不需要的中间变量，以释放GPU内存。可以使用`del`命令或者`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放内存。

3. 尝试使用更高显存的GPU，或者使用多个GPU并行处理。

4. 尝试使用PyTorch的自动内存管理功能，可以通过以下方式开启：

import torch
torch.cuda.empty_cache() #清空缓存
torch.cuda.memory_allocated() #查看当前已分配的显存
torch.cuda.memory_cached() #查看cuda缓存的内存

如果这些方法都无法解决问题，可以考虑使用更轻量级的模型或者使用模型压缩技术来减少模型的参数量。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 240.00 MiB

当出现"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 240.00 MiB"错误时，这通常是由于GPU显存不足导致的。解决这个问题的一种方法是通过减小batch_size来降低内存需求。另外，使用item()属性来获取torch变量的标量值也可以节省内存。在测试阶段，可以添加with torch.no_grad()的上下文管理器来减少内存的使用。此外，还可以通过释放内存的方法来解决问题。