real-esrgan显示cuda error :out of memory

对于出现CUDA错误"out of memory"的问题，这通常是由于显存不足导致的。这可能是因为你的模型或输入数据太大，超出了显卡的可用内存限制。

有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减小模型的尺寸：如果你使用的模型太大，可以尝试使用更小的模型或减少模型的层数，以减少显存使用量。

2. 减小输入图像的尺寸：如果输入图像的尺寸过大，可以尝试将其缩小到较小的尺寸，以减少显存占用。

3. 减小batch size：将批大小（batch size）减小到一个更小的值，这将降低显存需求。但要注意，较小的批大小可能会导致训练速度变慢。

4. 使用更高显存的显卡：如果你的显卡显存确实不足，考虑升级到具有更高显存容量的显卡。

5. 使用分布式训练：如果你有多个显卡可用，可以考虑使用分布式训练来将工作负载分散到多个显卡上，以减少每个显卡的内存需求。

6. 释放无用的显存：在训练过程中，可能会产生一些不再使用的显存，可以尝试使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放这些无用的显存。

希望上述方法能帮助你解决CUDA错误"out of memory"的问题。如果问题仍然存在，请提供更多的细节和错误信息，以便我能够给出更具体的建议。