torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 108.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 8.00 GiB of which 0 bytes is free. Of the allocated memory 7.25 GiB is allocated by PyTorch, and 1.56 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. I

这错误意味着你的GPU内存不足，无法分配所需的内存空间。这可能是因为你的模型或数据集太大，超出了GPU的容量限制。解决这个问题的方法有几种。

首先，你可以尝试减小批次大小（batch size），这样每个批次所需的内存就会减少。可以通过调整训练代码中的batch_size参数来实现。

其次，你可以尝试释放一些未使用的GPU内存。在PyTorch中，可以使用torch.cuda.empty_cache()函数来清理缓存。

另外，你也可以尝试使用更大容量的GPU，或者使用多个GPU进行训练。如果你有多个GPU可用，可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.DistributedDataParallel来并行训练模型。

最后，如果以上方法都无法解决问题，可能需要考虑减小模型的规模或使用更小的数据集进行训练。这可能会降低模型的性能，但可以使其适应较小的GPU内存。

希望这些方法能帮助你解决CUDA内存不足的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...

这个错误通常是由于GPU内存不足导致的，你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少batch size，使用更小的batch size来降低GPU内存的占用；
2. 减小模型的参数规模，可以通过减少模型的层数或减少每层的节点数来降低模型的参数规模；
3. 开启混合精度训练，使用混合精度训练可以降低内存的占用；
4. 使用更高内存的GPU，如果你的GPU内存较小，可以考虑使用内存更大的GPU。

希望这些方法可以帮到你。