RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 376.00 MiB (GPU 0; 5.78 GiB total capacity; 3.71 GiB already allocated; 75.44 MiB free; 3.71 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

这个错误是因为你的模型尝试分配的内存超过了GPU显存的容量。有几种方法可以解决这个问题：

1. 减小批量大小（batch size）：减小批量大小可以减少每个批次需要的内存大小。

2. 减小模型大小：可以通过减少模型中的参数数量或层数来减小模型的大小。

3. 使用更大的GPU：如果你的GPU内存容量有限，可以考虑使用更大的GPU。

4. 使用分布式训练：使用多个GPU进行训练可以将内存需求分散到多个GPU上。

5. 释放已经分配的内存：在每个批次处理完毕后，调用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放已经分配的内存。

6. 设置`max_split_size_mb`参数：在PyTorch 1.9及以上版本中，可以设置`max_split_size_mb`参数来避免内存碎片问题。具体可以参考官方文档中的Memory Management和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF。

相关问题

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。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 126.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 9.26 GiB already allocated; 62.69 MiB free; 9.37 GiB reserved in total by PyTorch)

这个错误表示你的程序在使用CUDA时，需要的内存已经超过了GPU的总容量。这可能是因为你的模型或数据集太大了，或者是你的代码没有正确释放GPU内存。

解决该问题的方法有以下几个：

1. 减小模型或数据集的规模：可以尝试缩小模型的大小或者减小数据集的规模，以降低内存使用量。

2. 减少batch size: 尝试减小batch size，以降低每次迭代时需要的内存。

3. 调整GPU内存分配策略: 可以使用PyTorch提供的函数手动设置GPU内存分配策略，以避免内存浪费。例如可以设置 `torch.cuda.empty_cache()` 函数释放一部分GPU内存，或者使用 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()` 函数手动设置每个进程的GPU使用比例。

4. 使用更大的GPU: 如果你的任务确实需要更多的GPU内存，可以考虑使用更大的GPU或者多个GPU。

希望以上解答可以帮助到你。