在MATLAB中，你可以使用以下代码使得矩阵M×1，该矩阵中的数据类似'4.83x31.08'，变成4.83和31.08两列数据分别用两个变量X和Y表示

可以使用MATLAB中的字符串操作函数将字符串拆分成两个部分，并将它们转换为数值类型。以下是实现代码：

M = ['4.83x31.08'; '1.23x45.67'; '8.91x23.45']; % 一个示例矩阵
X = zeros(size(M, 1), 1); % 创建一个空数组来存储X值
Y = zeros(size(M, 1), 1); % 创建一个空数组来存储Y值
for i = 1:size(M, 1)
    temp = split(M(i,:), 'x'); % 使用split函数将字符串拆分成两个部分
    X(i) = str2double(temp{1}); % 将第一个部分转换为数值类型，并存储到X数组中
    Y(i) = str2double(temp{2}); % 将第二个部分转换为数值类型，并存储到Y数组中
end

在这个代码中，我们首先创建了一个示例矩阵M。然后，我们创建了两个空数组X和Y，用于存储拆分后的数字。接下来，我们使用一个循环来遍历矩阵中的每一行。在每一次循环中，我们使用split函数将当前行的字符串拆分成两个部分，并将它们存储在一个临时变量temp中。然后，我们使用str2double函数将拆分后的两个部分转换为数值类型，并将它们分别存储在X和Y数组中。最终，我们得到了两个新的数组X和Y，它们分别包含了矩阵M中每一行的两个数字值。

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白金4.83远控源码开源.zip

白金4.83远控源码开源.zip是一个包含白金4.83远控软件源代码的压缩文件。白金4.83远控是一款用于远程控制电脑的软件，可以实现远程桌面操作、文件传输、远程执行命令等功能。开源.zip表示该压缩文件中包含了软件的源代码，意味着用户可以查看、修改甚至重新编译该软件，这为开发者提供了更多自由度和定制化的可能性。通过开源，用户可以更加透明地了解软件的工作原理和安全性，也能够参与共同改进和完善软件。总的来说，白金4.83远控源码开源.zip的出现为用户提供了更多可探索的机会，也反映了软件开发者的开放和务实态度。希望这种趋势能够继续发展，促进更多优秀软件的开源，为用户带来更好的体验。

CUDA out of memory. Tried to allocate 4.83 GiB

当出现"CUDA out of memory. Tried to allocate 4.83 GiB"的错误时，这意味着在尝试分配4.83 GiB的显存时遇到了不足的问题。这种错误通常发生在使用GPU进行深度学习训练时。

解决这个问题的方法有几种。首先，你可以尝试减小batch_size来降低显存的使用量。通过减少每次迭代的样本数，可以减少显存的需求。另外，你可以尝试使用更小的模型或减少模型的复杂性，以减少内存的占用。

此外，还可以通过将一些中间结果从GPU内存中移动到主机内存（CPU）来释放显存。使用PyTorch的to()方法将张量转移到CPU上可以实现这一点。

另一个可能的解决方法是升级你的GPU显存，以便能够容纳更大的模型和批处理大小。

最后，如果你的torch版本与预训练模型的版本不匹配，也可能会导致此错误。请确保torch版本与模型版本兼容。

综上所述，要解决"CUDA out of memory"的错误，可以尝试以下方法：
1. 减小batch_size。
2. 缩小模型或减少模型复杂性。
3. 将一些中间结果从GPU内存中移动到CPU内存。
4. 升级GPU显存。
5. 确保torch版本与预训练模型版本兼容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [复现monodepth2过程中碰到的错误3：RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/weixin_51092297/article/details/123181936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [记录CUDA error: out of memory的成功解决](https://blog.csdn.net/weixin_54800645/article/details/131055375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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