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。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated

这个错误信息表示在训练模型时，尝试分配96.00 MiB的内存，但GPU显存容量为2.00 GiB，已经分配了1.65 GiB，只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段，可以添加代码来释放不需要的变量和缓存，以释放显存。

请注意，这只是一些常见的解决方法，具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 226.00 MiB (GPU 0; 31.75 GiB total capacity; 30.18 GiB already allocated; 75.12 MiB free; 30.36 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误提示是因为你的GPU内存不足，PyTorch尝试分配了226MB的显存，但发现你的GPU已经使用了30.18GB的显存，所以无法继续分配。可以尝试以下几种解决方法：

1. 减少batch size：降低每次迭代时需要的显存量，可以通过减少batch size来实现。

2. 释放不必要的显存：在训练过程中，可能会有一些不必要的显存占用，可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`来释放这些显存。

3. 使用更大的GPU：如果你的GPU内存过小，可以考虑使用内存更大的GPU。

4. 训练模型时只使用CPU：如果你的GPU内存非常小，可以尝试使用CPU进行训练，虽然速度可能会慢一些，但是可以有效避免显存不足的问题。