torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.75 GiB (GPU 0; 22.38 GiB total capacity; 19.40 GiB already allocated; 2.23 GiB free; 19.43 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 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你的程序尝试在GPU上分配2.75 GiB的内存，但是GPU上的内存已经被其他操作占用了大部分，导致内存不足。可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减少模型的batch size或者降低模型大小，以减少内存占用量。
2. 使用更大的GPU，或者在多个GPU上并行训练模型。
3. 在训练时使用混合精度训练（mixed-precision training），可以减少内存占用。
4. 在PyTorch中设置max_split_size_mb参数，可以避免内存碎片化，从而减少内存占用。
5. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用更高效的算法或者优化模型结构来减少内存占用。

相关问题

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.34 GiB. GPU

这个错误信息表明，在你的程序中请求了超过GPU显存可用空间的内存。通常出现这个问题的原因是你的模型或者数据集过大，而显存不足以存储它们。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少batch size：batch size 越大，模型需要的内存也就越多。可以尝试减小batch size，以便模型可以适应可用的显存。

2. 减少模型的参数量：可以考虑使用更小的模型或者减少模型中的某些层数或参数量，以便模型可以适应可用的显存。

3. 使用更高内存的显卡：如果你的显卡内存不足，可以考虑使用更高内存的显卡。

4. 使用分布式训练：分布式训练可以将模型和数据集分散到多个GPU上进行训练，从而使每个GPU需要的内存更少。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.87 GiB (GPU 0; 9

这个错误提示是由于在使用 CUDA 运算时，GPU 内存不足导致的。可以尝试以下几种方法解决：

1. 减少 batch size 或者输入数据的大小，以减少 GPU 内存的占用。
2. 使用更高显存的 GPU。
3. 在训练过程中使用梯度累积，即多个 batch 的梯度累加后再进行一次参数更新，以减少 GPU 内存的占用。
4. 使用分布式训练，将模型参数和数据分布在多个 GPU 上进行训练。