在PyTorch中，CUDA out of memory錯(cuò)誤通常是由于內(nèi)存不足導(dǎo)致的。以下是一些可能的解決方案：

1. 增加可用內(nèi)存：你可以通過(guò)增加你的系統(tǒng)內(nèi)存來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。例如，你可以使用sys.getsizeof()函數(shù)來(lái)獲取當(dāng)前系統(tǒng)的總內(nèi)存大小，然后通過(guò)增加這個(gè)值來(lái)增加可用內(nèi)存。
2. 減少模型的大?。喝绻赡艿脑挘瑖L試減小你的模型大小。這可以通過(guò)刪除不必要的權(quán)重、激活函數(shù)和層來(lái)實(shí)現(xiàn)。
3. 使用GPU內(nèi)存映射：如果你的模型非常大，并且無(wú)法全部加載到GPU上，你可以嘗試使用PyTorch的torch.cuda.memory_map_all()函數(shù)來(lái)將整個(gè)設(shè)備映射到CPU內(nèi)存，然后在CPU上運(yùn)行你的模型。
4. 使用更小的批次大?。狠^小的批次大小可以減少需要加載到GPU上的模型大小，從而減少內(nèi)存使用。
5. 使用更小的模型：如果可能的話，嘗試使用更小的模型。這可能需要更多的計(jì)算資源，但是可以減少內(nèi)存使用。