GPU0没在运行但是报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try settin

您可以尝试设置PyTorch的`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，将GPU 0设为不可见。这样PyTorch将不会尝试在该GPU上分配内存，从而避免报错。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入以下命令，将环境变量设置为不包含GPU 0：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3  # 根据您系统上可用的GPU数量进行调整

3. 运行您的PyTorch代码，看看是否仍然报错。

通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，您可以控制PyTorch使用哪些可见的GPU设备。这对于解决CUDA内存不足的问题很有帮助。

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torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...

### 回答1：
这个错误提示意味着你的GPU显存已经被占满了，无法再分配新的内存。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减小batch size：减小每个batch的大小，可以减少GPU内存的占用。

2. 减小模型大小：可以尝试减少模型的参数数量，或者使用一些轻量级的模型。

3. 分布式训练：使用多个GPU同时训练模型，可以分摊显存的占用。

4. 购买更大的显存：如果你的GPU显存太小，可以考虑购买显存更大的GPU。

5. 内存优化：优化代码中的内存使用，如避免重复计算，及时释放不需要的内存等。

需要根据实际情况选择适合自己的方法来解决该问题。

### 回答2：
这个错误是由于在使用PyTorch进行计算时，GPU内存不足所导致的。错误信息显示试图分配12.00 MiB的内存但GPU 0上的总内存只有1.96 GiB，并且已经被占用了。

出现这个错误时，有几个可能的解决方法：

1. 减少模型的规模：可以尝试减少模型的大小，减少参数数量或层数，以减少内存需求。

2. 减少批处理大小：减小每个批次的样本数量，以减少内存需求。可以调整数据加载器的batch_size参数。

3. 数据预处理：可以通过数据预处理来减少内存占用。例如，可以使用数据增强技术，如随机裁剪或图像缩放，来减少需要存储在内存中的图片数量。

4. 释放不必要的变量：可以通过手动释放不再使用的变量来释放内存，例如使用del语句。

5. 使用更大的GPU：如果可行的话，可以尝试使用更大内存容量的GPU。

6. 分布式训练：可以尝试使用分布式训练来将计算分配到多个GPU上，以减少单个GPU的内存负载。

7. 使用内存优化的模型：一些模型可能会有内存优化的版本，可以尝试使用这些版本来减少内存占用。

需要注意的是，以上方法可能不适用于所有情况，具体解决方法需要根据具体情况进行调整。一般来说，合理使用和管理GPU内存是避免此错误的关键。

### 回答3：
出现这个错误是由于GPU内存不足导致的。torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...

这个错误通常发生在我们尝试在GPU上分配更多内存时，但可用的内存不足以满足需求。在这种情况下，我们可以采取以下一些方法来解决问题：

1. 减少批次大小：减少每个批次中的样本数量，以减少对GPU内存的要求。

2. 释放不使用的变量：在模型训练过程中，及时释放不再需要的中间变量，以减少内存占用。

3. 使用更小的模型：如果模型过大，可以尝试使用更小的模型来减少GPU内存的需求。

4. 使用更低精度的数值类型：可以尝试使用半精度（half）而不是单精度（float）数值类型，以减少内存使用量。

5. 分布式训练：使用多个GPU来分布式训练模型，每个GPU负责一部分计算，从而减少每个GPU的内存需求。

6. 升级GPU内存：如果以上方法都无效，可能需要考虑升级GPU内存，以满足项目的需求。

需要根据具体情况来判断哪种方法最适合解决你的问题，或者可以结合多种方法来解决。