pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory

这个错误通常发生在GPU内存不足的情况下。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少batch size：减少每个batch的大小可以减少GPU内存的使用量。

2. 减少模型层数：如果你的模型太大，可以尝试减少模型的层数，以减少GPU内存的使用量。

3. 使用半精度浮点数：可以使用半精度浮点数来减少GPU内存的使用量。

4. 清除缓存：在每个epoch结束后，可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 来清除缓存。

5. 使用分布式训练：使用分布式训练可以将模型参数分配到多个GPU上，从而减少每个GPU的内存使用量。

6. 增加GPU内存：如果以上方法无法解决问题，可以考虑增加GPU内存。