解决出现CUDA error:out of memory的问题
模型运行时，出现以下错误：
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 38.00 MiB (GPU 0; 15.77 GiB total capacity; 54.15 MiB already allocated; 35.44 MiB free; 70.00 MiB 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查阅资料，发现是显卡内存不足。
解决方法：
使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES限制一下使用的GPU。
例如：有两块GPU，即0,1号GPU，
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 则使用这两张GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 则使用第一张GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1，则使用第二张GPU
如何设置CUDA_VISIBLE_DEVICES？
方法1：可以在代码运行前shell或者bash脚本中加：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py
例如：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python xxx.py方法2：可以在py文件代码的开头加：
指定一张卡：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'
或指定两张卡：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'即可运行成功。
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加油！！每天学会一点点！！1