CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.01 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.04 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

这个错误提示意味着您的GPU内存不足以容纳当前的模型参数和计算图，需要释放一些内存或者调整模型结构。

以下是一些可能有用的解决方法：

1. 减小batch size：减小batch size可以减少每个batch的计算量，从而减少GPU内存的使用。您可以尝试减小batch size来解决这个问题。

2. 减少模型参数：如果模型参数太多，会占用大量的GPU内存。您可以尝试减少模型参数或使用更小的模型来解决这个问题。

3. 使用更大的GPU：如果您的GPU内存不足，您可以考虑使用更大的GPU，以便能够容纳更多的模型参数和计算图。

4. 分布式训练：使用分布式训练可以将训练任务分配到多个GPU上，从而减少每个GPU的内存使用。

5. PyTorch的内存管理：您可以使用PyTorch的内存管理工具来管理GPU内存的使用。例如，您可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放未使用的缓存内存。

6. 使用max_split_size_mb：您可以使用`max_split_size_mb`参数来避免GPU内存碎片化，从而提高GPU内存的利用率。您可以在PyTorch文档中查看有关内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的详细信息。