第一种情况

如果此错误后跟您想要占用多少视频内存但不够多的文字，则如下所示：

解决办法就很简单了：

• 改小batchsize，batchsize砍半可以差不多省掉一半的显存
• 推理阶段加上with torch.no_grad()，这个可以将修饰的代码段不要梯度，可以省掉很多显存
• 改小input的shape，例如(224,224)->(112,112)这样可以省掉一半的显存
• 换小的网络结构
• 用多卡训练，torch可以用model = nn.DataParallel(model)启用多卡训练，终端用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python3 train.py启动即可，这样会将batchsize等份的分给n张卡，这里的示例是2张卡，这样相当于减小了单卡的batchsize，就不会OOM了。
• 开启FP16，就是浮点数截断，可以省一大部分显存
• 钞能力

; 第二种情况

直接报错OOM没有说申请多少显存而不够的字眼。如下：

这个情况比较特殊，有多种原因：

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