RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 560.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 7.07 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.08 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这个错误信息表明在运行程序时，GPU 内存不足，无法分配更多的内存给模型。具体来说，该错误信息显示程序尝试分配 560 MiB 的内存，但已经有 7.07 GiB 的内存已经被占用，而 GPU 的总容量是 8.00 GiB。如果保留的内存远大于分配的内存，可以尝试设置 `max_split_size_mb` 来避免内存碎片化。可以参考 PyTorch 的内存管理和 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 的文档来解决该问题。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.77 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.

这个错误是由于CUDA内存不足导致的。当你的程序尝试分配更多的内存时，CUDA会抛出这个错误。这可能是因为你的GPU内存已经被其他进程或程序占用，或者你的程序需要的内存超过了GPU的总容量。

解决这个问题的方法有几种：
1. 减少你的程序所需的内存：你可以尝试减少你的模型的大小，或者减少你的数据集的大小，以减少内存的使用量。
2. 释放已经分配的内存：你可以在每次使用完GPU后手动释放已经分配的内存，以便为后续的操作腾出空间。可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放已经分配的内存。
3. 使用更大的GPU：如果你的程序需要更多的内存，你可以尝试使用更大容量的GPU来解决内存不足的问题。
4. 使用分布式训练：如果你的模型和数据集都非常大，你可以考虑使用分布式训练来将计算任务分配到多个GPU上，以减少每个GPU的内存使用量。

请注意，这些解决方法并不是适用于所有情况的，具体的解决方法取决于你的具体情况和需求。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 96.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.65 GiB already allocated

这个错误信息表示在训练模型时，尝试分配96.00 MiB的内存，但GPU显存容量为2.00 GiB，已经分配了1.65 GiB，只剩下35.03 MiB的空闲内存。这造成了CUDA显存不足的错误。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 将batch_size减小。减小每个批次的大小可以减少显存的使用量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。这将释放与计算图相关的显存。
3. 在测试阶段，可以添加代码来释放不需要的变量和缓存，以释放显存。

请注意，这只是一些常见的解决方法，具体的解决方法可能因情况而异。你可以根据实际情况和实验结果来选择最适合你的方法。