torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 80.00 MiB

当出现torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误时，意味着GPU显存内存不足以完成所需的操作。以下是一些可能的解决方法：

1. 将batch_size改小，这将减少每个批次所需的内存量。
2. 在取torch变量标量值时使用item()属性，而不是直接输出变量，这将释放变量占用的内存。
3. 在测试阶段添加如下代码，这将释放未使用的缓存内存：

   with torch.no_grad():
       # your testing code here

4. 如果您的模型非常大，可以尝试使用更大的GPU或使用多个GPU进行训练。
5. 如果您的模型中有一些不需要梯度的参数，可以使用torch.no_grad()上下文管理器来减少内存使用量。

以下是一个示例代码，演示如何使用torch.no_grad()上下文管理器来减少内存使用量：

with torch.no_grad():
    # your testing code here