torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.34 GiB. GPU

这个错误信息表明，在你的程序中请求了超过GPU显存可用空间的内存。通常出现这个问题的原因是你的模型或者数据集过大，而显存不足以存储它们。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少batch size：batch size 越大，模型需要的内存也就越多。可以尝试减小batch size，以便模型可以适应可用的显存。

2. 减少模型的参数量：可以考虑使用更小的模型或者减少模型中的某些层数或参数量，以便模型可以适应可用的显存。

3. 使用更高内存的显卡：如果你的显卡内存不足，可以考虑使用更高内存的显卡。

4. 使用分布式训练：分布式训练可以将模型和数据集分散到多个GPU上进行训练，从而使每个GPU需要的内存更少。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.87 GiB (GPU 0; 9

这个错误提示是由于在使用 CUDA 运算时，GPU 内存不足导致的。可以尝试以下几种方法解决：

1. 减少 batch size 或者输入数据的大小，以减少 GPU 内存的占用。
2. 使用更高显存的 GPU。
3. 在训练过程中使用梯度累积，即多个 batch 的梯度累加后再进行一次参数更新，以减少 GPU 内存的占用。
4. 使用分布式训练，将模型参数和数据分布在多个 GPU 上进行训练。

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

这个错误提示说明你的GPU内存不足，无法分配所需的12.00MiB内存。有几种方法可以解决这个问题：

1. 减少模型的大小或者批量大小，以减少内存需求。
2. 尝试使用更大的GPU，以增加可用内存。
3. 释放已经占用的内存，例如通过清除不必要的变量或者使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来释放缓存的内存。
4. 如果仍然出现内存不足问题，可以考虑使用分布式训练或者模型并行化等方法来进行训练。