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。

相关问题

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.31 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.34 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误表示在尝试分配20.00 MiB的内存时，CUDA GPU的内存已经用完了。这可能是因为你的模型或数据集太大，超出了GPU的容量限制。解决这个问题的一种方法是减少模型大小或使用更小的数据集。你还可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少批次大小（batch size）：减少每次训练中的样本数量，这将减少对GPU内存的需求。
2. 使用更小的模型：如果可能的话，可以尝试使用更小的模型或者减少模型的层数和参数量。
3. 使用更高性能的GPU：如果你使用的是较旧或较低性能的GPU，可能会遇到内存不足的问题。考虑升级到具有更大内存容量的GPU。
4. 清理GPU内存：在每个训练迭代之后调用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU内存。

如果上述方法都无法解决问题，那可能需要考虑使用分布式训练或者在云平台上使用更强大的GPU来处理大型模型和数据集。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.03 GiB already allocated; 16.88 MiB free; 1.10 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误提示意味着你的程序在运行时尝试使用了超出GPU内存的量。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少模型的大小：可以尝试减少模型的大小，例如减少隐藏层或者神经元的数量。这样可以减少模型的参数量，从而减少内存的使用。

2. 减少batch size：可以尝试减小batch size，这样每个batch需要的内存就会减少。

3. 使用更大的GPU：如果你的GPU内存不够用，可以考虑使用更大的GPU，或者使用多个GPU并行计算。

4. 使用混合精度训练：使用混合精度训练可以有效地减少内存的使用。可以使用PyTorch的`torch.cuda.amp`模块来实现混合精度训练。

5. 释放不必要的变量：在运行程序时，可以通过`del`命令手动释放一些不必要的变量，以减少内存的使用。