model.to(device)那裏報錯RuntimeError: CUDA error: out of memory
試了很多方法，什麼減小batch size，什麼模型與pytorch不匹配，還有損失函數和梯度存儲的方法，都沒解決。 可能一些人的情況和我一樣：就是和別人共用一臺實驗室服務器，別人的實驗太吃顯存了，這時候可以在服務器的linux命令行輸入： watch -n 10 nvidia-smi 查看顯存使用情況 紅色框框是顯存使用情況，可以看出我用的服務器沒啥顯存了，是沒有辦法把模型放到gpu上面的。 當
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