RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:81]

这个错误是由于内存不足导致的。根据引用[1]和引用[2]的描述，这个错误是由于尝试分配180355072字节的内存时，系统没有足够的内存可用。这可能是因为您的计算机的内存不足，或者您的程序在运行时需要更多的内存。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查您的计算机的内存使用情况，确保您有足够的可用内存来运行程序。如果您的计算机的内存不足，您可以考虑升级您的内存或关闭其他占用内存的程序。

2. 优化您的程序，减少内存的使用量。您可以尝试使用更高效的算法或数据结构，或者减少您程序中的内存分配操作。

3. 如果您的程序需要处理大量的数据，您可以考虑使用分批处理的方法，将数据分成小块进行处理，以减少内存的使用量。

4. 如果您使用的是PyTorch框架，您可以尝试使用PyTorch提供的内存管理工具，如torch.cuda.empty_cache()来释放一些未使用的内存。

希望以上方法能够帮助您解决这个问题。如果问题仍然存在，请提供更多的信息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\caffe2\serialize\inline_container.cc:325]

这个错误通常是由于PyTorch的版本与Caffe2不兼容导致的。建议您尝试以下解决方法：

1. 确保您使用的PyTorch版本与Caffe2版本兼容。您可以在PyTorch和Caffe2的官方文档中查找版本兼容性列表。

2. 如果您使用的是conda，尝试创建一个新的环境，并安装适用于您的环境的PyTorch版本。

3. 如果您使用的是pip，请尝试卸载并重新安装适用于您的环境的PyTorch版本。

4. 如果您使用的是GPU版本的PyTorch，还需要检查您的CUDA和cuDNN版本是否与PyTorch版本兼容。

希望以上解决方法可以帮助您解决问题。

RuntimeError: [enforce fail at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 380178432 bytes.

这个错误通常是由于内存不足导致的。你尝试分配了380178432字节的内存，但默认的CPU分配器没有足够的内存可用。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少需要分配的内存量：如果可能的话，你可以尝试减少内存需求，例如减小模型的大小或者调整输入数据的大小。

2. 使用更大的内存：如果你的设备有更大的内存可用，你可以尝试在更大的内存环境中运行代码。

3. 使用GPU加速：如果你有可用的GPU资源，将计算迁移到GPU上可能会提供更多的内存。

4. 释放无用的内存：在代码中，你可以手动释放不再使用的变量或对象，以便回收内存。

请根据你的具体情况尝试这些方法，并确保你的代码逻辑正确，以避免内存泄漏等问题。如果问题仍然存在，请提供更多关于你的代码和环境的信息，以便更好地帮助你解决问题。