torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory是指在使用CUDA时，显存不足的错误。主要原因是试图分配超过GPU可用容量的内存。解决这个问题的方法有几种。

首先，可以尝试调小batch_size来减少显存的占用。将batch_size设置为较小的值，比如4，通常可以解决这个问题。如果还是存在问题，可以尝试下面的方法。

其次，在代码关键节点插入以下代码进行定时清理内存操作：
import torch, gc
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()
这段代码的作用是清理缓存并释放不再使用的内存。

另外，可以在测试阶段和验证阶段前插入with torch.no_grad()代码块，这样可以避免计算参数梯度，从而减少显存的占用。示例如下：
def test(model, dataloader):
model.eval()
with torch.no_grad():
###插在此处
for batch in tqdm(dataloader):
...

另一种常用的方法是修改数据加载的代码中的参数。将"pin_memory": True改为False。pin_memory是锁页内存，在生成的Tensor数据最开始是属于锁页内存，将锁页内存的Tensor转移到GPU的显存会更快一些。但是当主机内存不足时，数据会存放在虚拟内存中。将pin_memory设置为False可以减少显存的占用。

综上所述，调小batch_size、定时清理内存、使用torch.no_grad()以及修改pin_memory参数都是解决CUDA out of memory错误的方法。您可以根据具体情况选择适合的方法来解决该问题。