torch.cuda.outofmemoryerror: cuda out of memory. tried to allocate 128.00 mi

### 回答1：
torch.cuda.outofmemoryerror: cuda内存不足。尝试分配128.00 MB的内存。

这个错误通常出现在使用PyTorch进行深度学习训练时，因为模型和数据的规模变大，需要更多的显存。如果显存不够，就会出现这个错误。

解决这个问题的方法通常有以下几种:

1. 减少批处理大小：减少批处理大小可以减少每个批次需要的内存，从而减少显存的负担，但是可能会影响模型的准确性。

2. 减少模型大小：如果模型太大，可以考虑减小模型规模，或者使用更小的模型进行训练。

3. 使用更大的显卡：更大的显卡可以提供更多的显存，从而避免cuda out of memory的问题。

4. 分布式训练：可以使用多台机器进行分布式训练，每个机器只需要处理一部分数据，从而减小单台机器的负担。

总的来说，cuda out of memory的错误是深度学习训练中比较常见的问题，解决这个问题需要多方面的考虑和尝试，只有找到合适的方法才能顺利进行训练。

### 回答2：
“Torch.cuda.outofmemoryerror: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB”这个错误通常出现在使用PyTorch时，当程序在执行GPU计算时尝试分配显存，但GPU显存已经不足以支持所需的计算时。因此，为了解决这个错误，以下方案可以帮助您：

1. 减少batch size：减少batch size可以降低一次所需的显存，但可能需要更多的epoch来训练。

2. 减少模型参数：如果模型本身比较大，可以通过减少模型的参数量来降低所需的显存。

3. 释放不必要的内存：在代码中，可以通过释放不必要的内存来释放显存，如及时清理一些无用的变量、张量等。

4. 安装更大的GPU：如果以上方法无法解决问题，最后选择是增加显存，可以通过安装更大的GPU，或者使用多GPU来解决。

如果您在使用这些方法后仍然遇到显存不足的问题，那么您需要重新检查代码或模型，或者更正构架。同时，确保您的代码和模型在使用GPU时是高效运行的，以最大化利用可用的显存，从而避免显存不足的问题。

### 回答3：
torch.cuda.outofmemoryerror：cuda内存不足。尝试分配128.00米。这个错误通常是由于您的GPU内存不足或者内存管理的问题所致。首先，您可以尝试减少批量大小或改变模型架构以减少GPU内存的使用。您还可以尝试使用分布式训练，因为它可以使GPU资源的使用更加高效。如果这些方法都没有帮助，您可以尝试使用PyTorch提供的内存管理工具，如torch.cuda.empty_cache()和torch.cuda.memory_allocated()，来监控并优化内存使用情况。最后，如果您的GPU内存确实不足，您可以考虑升级您的GPU或者使用更大的集群来满足您的内存需求。