CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.47 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.32 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 0%|

这个错误是由于你的程序在GPU上分配的内存已经超过了GPU的容量，导致CUDA out of memory。可能原因是你的模型或者数据集太大了，或者是你的GPU内存不足。你可以尝试减小模型的大小，或者使用更大的GPU。你还可以尝试调整PyTorch的内存管理配置，比如设置max_split_size_mb参数来避免内存碎片化。具体的方法可以参考PyTorch的内存管理文档和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的说明。

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。

CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 7.16 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.24 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误通常表示您的GPU内存不足以容纳模型和数据，导致分配内存失败。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少批量大小（batch size），以减少每次需要分配的内存量。
2. 减少模型的大小，可以尝试减少模型中的参数数量或层数。
3. 使用更高显存的GPU，可以考虑使用更高显存的GPU，以便容纳更大的模型和数据。
4. 使用分布式训练，可以将模型和数据分布到多个GPU上进行训练，以减少每个GPU需要承担的内存压力。
5. 释放不必要的内存，可以在训练过程中定期调用PyTorch的`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放不必要的内存。

希望这些方法能够帮助您解决问题。