torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 38.00 MiB. GPU

这个错误是因为您尝试在GPU上分配的内存超出了可用内存限制，因此CUDA运行时无法完成您的请求。这通常是由于模型或数据集过大导致的。您可以尝试以下解决方法：

1. 减少批次大小(batch size)：减少每个批次(batch)中的样本数，这将减少GPU需要处理的数据量，从而减少内存占用。

2. 减小模型大小：如果您的模型太大，可以尝试减小模型大小，例如减小神经网络中隐藏层的数量或节点数量。

3. 使用更大的GPU：如果您有更大的GPU可用，可以尝试使用更大的GPU以便分配更多的内存。

4. 内存优化：在训练过程中，您可以优化代码以降低内存使用，例如使用梯度累积而不是直接反向传播。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB. GPU

torch.cuda.OutOfMemoryError是由于GPU内存不足而引发的错误。当你的程序在使用GPU时，如果请求的内存超过了GPU的可用内存，则会发生这个错误。这通常是由于你的模型或数据集过大，或者你的计算机没有足够的显存来完成所需的操作。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 减少batch size：减少每个batch的样本数量可以降低GPU的内存使用量。
2. 减少模型的大小：通过减少模型参数的数量、使用更小的网络结构等方式减少模型的大小，从而减少GPU内存的使用。
3. 优化代码：使用PyTorch提供的内存优化工具、减少无用计算等方式优化代码，减少GPU内存的使用。
4. 使用更大显卡：如果你的计算机显卡比较老旧，可能显存较小，考虑更换更大显存的显卡。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB. GPU

这个错误提示表明在使用CUDA运算时，GPU的显存不足，无法分配128MB的显存。通常情况下，我们可以通过以下几种方式来解决这个问题：

1. 减少批次大小：可以减少每次训练的批次大小来降低显存使用量。

2. 减少模型参数：可以尝试减少模型的参数量或者使用更小的模型。

3. 释放不必要的显存：可以在每个batch结束后手动释放不必要的显存，比如清空一些变量或者删除一些无用的计算图节点。

4. 使用更高内存的GPU：如果你的GPU显存过小，可以尝试使用显存更大的GPU来避免内存不足。