能帮我给出上述第一个问题的代码解决办法

当你遇到`out of memory`错误时，在处理STANet模型时，这通常是因为模型的大小超过了可用内存。针对这个问题，有几种可能的解决方案：

1. **优化网络结构**：检查模型中的层数和参数数量，尝试减少网络复杂度。例如，可以考虑降低特征图的分辨率、减小卷积核的大小或使用更轻量级的模型结构。

2. **批量大小调整**：如果可能的话，试着降低每次训练的数据样本数量（batch size）。虽然可能会增加训练时间，但可以分批处理数据以缓解内存压力。

3. **使用内存管理策略**：对于深度学习框架如PyTorch，你可以利用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()`来限制梯度更新的范数，防止梯度爆炸导致内存耗尽。

4. **分布式训练**：如果你有多个GPU，可以考虑使用分布式训练技术，如Data Parallelism（数据并行），将工作负载分散到不同的设备上。

5. **内存池/缓存机制**：有些库允许你在计算完成后释放一部分不再使用的内存，比如TensorFlow的`tf.data.Dataset.cache()`。

具体代码示例（假设你使用的是PyTorch）：

# 示例代码片段
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(images)
        loss = criterion(output, labels)
        # 使用clip_grad_norm_限制梯度范数
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    if not (epoch + 1) % validation_frequency:
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            validate(model, val_loader)