运行SRGAN的test函数显示内存不足

如果在运行SRGAN的测试函数时出现内存不足的问题，你可以尝试以下几种方法来解决：

1. 减小批量大小：将测试阶段的批量大小减小，这将减少每次传递到模型中的图像数量，从而减少内存占用。你可以尝试将批量大小设置为1，或者更小的值。

2. 减小图像尺寸：如果输入图像的尺寸过大，可以考虑将其缩小到较小的尺寸。较小的图像尺寸将占用更少的内存。

3. 清理缓存：在进行大量计算后，可能会有一些未释放的内存缓存。你可以尝试在每个测试迭代之后使用`torch.cuda.empty_cache()`来清理缓存，以释放显存。

4. 使用更大的GPU或多个GPU：如果你有更大显存容量的GPU可用，可以尝试切换到更大的GPU来解决内存不足的问题。另外，如果你有多个GPU，还可以尝试使用多GPU并行处理，以减少单个GPU上的内存压力。

5. 减少模型参数量：如果模型太大超出了你的显存限制，可以考虑减少模型的参数量。这可以通过减少网络层数、减少通道数或使用更小的滤波器等方式实现。

请注意，以上方法只是一些常见的解决方案，具体的解决方法可能因你的环境和需求而有所不同。你可以根据实际情况选择适合的方法来解决内存不足的问题。