引发pytorch：CUDA out of memory错误的原因有两个：
1.当前要使用的GPU正在被占用，导致显存不足以运行你要运行的模型训练命令不能正常运行
解决方法：
1.换另外的GPU
2.kill 掉占用GPU的另外的程序（慎用！因为另外正在占用GPU的程序可能是别人在运行的程序，如果是自己的不重要的程序则可以kill）
命令行中输入以下命令，可以 查看当前正在GPU运行的程序：
nvidia-smi
再根据上面显示的正在运行程序的PID，输入以下查看进程的命令，可以 查看到进程的相关信息，包括使用该进程的用户，时间，命令等
ps -f -p 12345
输出大致如下：
ps -f -p 进程号
ps -f -p 5014
UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD
root 5014 1 0 17:26 ? 00:00:00 /usr/local/apache/bin/httpd -k
杀死进程的命令：
kill 12345
强制杀死进程
kill -KILL 123456
2.可能是你要训练的模型所设置的batch-size太大了，GPU的显存满足不了
解决方法：
把batch-size调小一些，如设置常用的256 128 64 32 16等
Original: https://blog.csdn.net/universe_R/article/details/124551674
Author: universe_R
Title: 解决：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2
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