注意：报错内容只有这一行，RuntimeError: CUDA error: out of memory，没有后面的内存分析。
因为报错的时候忘记截图了，修改好了才来记录的。这里引用别的博主的图片。图片来源
1：刚开始我怀疑是batchsize设的太大了，将batchsize由8,改为6，改为4，都跑不了，最后改为1，仍然报错，因此可以判定是其他的原因，非gpu内存不够。
2:出现的位置在：怀疑是后面加了cuda的原因，删掉仍跑不了。
3：删除后报错的地方为：怀疑是cuda是单引号造成的，改为双引号仍然无法解决。
4：看了博主的方案，第一个kill掉pid，但是打开nvidia-smi没有显示正在运行的gpu，说明根本没占用。
5：第二个就是最不想面对解决方法，重装pytorch。说明pytorch版本和cuda版本不匹配，于是查看了自己的版本。
torch : 1.12.1 / python : 3.7.6 / cuda : 10.1 / torchvision : 0.13.1
查看版本对应：
发现pytorch版本太高了，因此需要降低版本，但是直接降级反复报错，因此只能将pytorch卸载掉，重新去官网下载。
pip uninstall torch
pip uninstall torchvision
然后去torch官网找到cuda10.1,torch 1.7.1,torchvision 0.8.2。一般torch和torchvison下载时候是一起的，但是如果前面高版本torch卸载时候没有卸载掉torchvision，那么查看torchvision 版本时候就会报错torch.fx。这时候再卸载掉高版本的torchvision 就可以了，低版本的torchvision 才会露出来，相当于被覆盖掉了。
重装完pytorch后，前面几个修改全部改回原来的代码，再重新运行。
成功运行！
2.23.2.10
今天在使用九天毕昇的jupter的时候又发生了RuntimeError: CUDA error: out of memory。报错代码定位到model.to(device)，查看一下torch，cuda版本发现都是对应的，因此上一次都可以运行，这次为什么又不行了，不能继续重装torch吧。
最后在github上发现了类似的错误。github
是因为GPU没有启动导致的，解决办法就是关闭后重新启动。
重启之后，可以成功运行了。