RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 126.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 9.26 GiB already allocated; 62.69 MiB free; 9.37 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误表示你的程序在使用CUDA时，需要的内存已经超过了GPU的总容量。这可能是因为你的模型或数据集太大了，或者是你的代码没有正确释放GPU内存。

解决该问题的方法有以下几个：

1. 减小模型或数据集的规模：可以尝试缩小模型的大小或者减小数据集的规模，以降低内存使用量。

2. 减少batch size: 尝试减小batch size，以降低每次迭代时需要的内存。

3. 调整GPU内存分配策略: 可以使用PyTorch提供的函数手动设置GPU内存分配策略，以避免内存浪费。例如可以设置 `torch.cuda.empty_cache()` 函数释放一部分GPU内存，或者使用 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()` 函数手动设置每个进程的GPU使用比例。

4. 使用更大的GPU: 如果你的任务确实需要更多的GPU内存，可以考虑使用更大的GPU或者多个GPU。

希望以上解答可以帮助到你。