CUDA out of memory. Tried to allocate 4.83 GiB

当出现"CUDA out of memory. Tried to allocate 4.83 GiB"的错误时，这意味着在尝试分配4.83 GiB的显存时遇到了不足的问题。这种错误通常发生在使用GPU进行深度学习训练时。

解决这个问题的方法有几种。首先，你可以尝试减小batch_size来降低显存的使用量。通过减少每次迭代的样本数，可以减少显存的需求。另外，你可以尝试使用更小的模型或减少模型的复杂性，以减少内存的占用。

此外，还可以通过将一些中间结果从GPU内存中移动到主机内存（CPU）来释放显存。使用PyTorch的to()方法将张量转移到CPU上可以实现这一点。

另一个可能的解决方法是升级你的GPU显存，以便能够容纳更大的模型和批处理大小。

最后，如果你的torch版本与预训练模型的版本不匹配，也可能会导致此错误。请确保torch版本与模型版本兼容。

综上所述，要解决"CUDA out of memory"的错误，可以尝试以下方法：
1. 减小batch_size。
2. 缩小模型或减少模型复杂性。
3. 将一些中间结果从GPU内存中移动到CPU内存。
4. 升级GPU显存。
5. 确保torch版本与预训练模型版本兼容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [复现monodepth2过程中碰到的错误3：RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/weixin_51092297/article/details/123181936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [记录CUDA error: out of memory的成功解决](https://blog.csdn.net/weixin_54800645/article/details/131055375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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