RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 25869312000 bytes.

这个错误提示是内存不足，你尝试分配了25869312000字节（约24 GB）的内存，但是当前可用内存不足以完成分配。出现这种情况的原因可能是你运行的程序需要的内存超过了你的系统内存限制，或者你的程序中有内存泄漏的问题。

如果你运行的程序确实需要大量的内存，你可以考虑使用分布式训练或者减小batch size等方法来减少内存占用。如果你的程序中有内存泄漏的问题，可以使用内存分析工具来检查和解决问题。同时，确保在使用完张量后及时释放内存，可以使用 `del` 关键字来删除不再需要的张量。

相关问题

RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:81]

这个错误是由于内存不足导致的。根据引用[1]和引用[2]的描述，这个错误是由于尝试分配180355072字节的内存时，系统没有足够的内存可用。这可能是因为您的计算机的内存不足，或者您的程序在运行时需要更多的内存。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查您的计算机的内存使用情况，确保您有足够的可用内存来运行程序。如果您的计算机的内存不足，您可以考虑升级您的内存或关闭其他占用内存的程序。

2. 优化您的程序，减少内存的使用量。您可以尝试使用更高效的算法或数据结构，或者减少您程序中的内存分配操作。

3. 如果您的程序需要处理大量的数据，您可以考虑使用分批处理的方法，将数据分成小块进行处理，以减少内存的使用量。

4. 如果您使用的是PyTorch框架，您可以尝试使用PyTorch提供的内存管理工具，如torch.cuda.empty_cache()来释放一些未使用的内存。

希望以上方法能够帮助您解决这个问题。如果问题仍然存在，请提供更多的信息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。

RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\caffe2\serialize\inline_container.cc:325]

这个错误通常是由于PyTorch的版本与Caffe2不兼容导致的。建议您尝试以下解决方法：

1. 确保您使用的PyTorch版本与Caffe2版本兼容。您可以在PyTorch和Caffe2的官方文档中查找版本兼容性列表。

2. 如果您使用的是conda，尝试创建一个新的环境，并安装适用于您的环境的PyTorch版本。

3. 如果您使用的是pip，请尝试卸载并重新安装适用于您的环境的PyTorch版本。

4. 如果您使用的是GPU版本的PyTorch，还需要检查您的CUDA和cuDNN版本是否与PyTorch版本兼容。

希望以上解决方法可以帮助您解决问题。