RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 200.00 MiB

这个报错表示在运行时出现CUDA内存不足的错误。提示中提到尝试分配200.00 MiB的内存，但是当前GPU的总容量是8.00 GiB，已经分配了5.96 GiB，没有剩余的空闲内存。这种情况下，可以采取以下几个解决方法：
1. 将batch_size改小，减少每次处理的数据量，从而减少内存的需求。
2. 在取torch变量标量值时，使用item()属性，这样可以释放掉不需要的内存。
3. 在测试阶段，可以尝试添加代码来限制内存的使用，例如设置最大拆分大小以避免碎片。

相关问题

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。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 158.00 MiB

这个错误意味着你的GPU内存不足以处理模型所需的操作。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少batch size: 减小每个batch的大小可以减少GPU内存的占用。

2. 减少模型参数的数量: 可以通过剪枝或压缩模型来减少模型参数的数量。

3. 使用更高的GPU内存: 如果你有更高内存的GPU，可以尝试将模型迁移到更高内存的GPU上。

4. 释放不必要的GPU内存: 可以通过清理GPU缓存或删除不必要的变量来释放GPU内存。

5. 尝试使用CPU进行计算: 如果你的模型不是非常大，可以尝试在CPU上运行模型，CPU的内存通常比GPU更大。

希望这些方法能够帮助你解决问题。