model.to(device)那里报错RuntimeError: CUDA error: out of memory
试了很多方法，什么减小batch size，什么模型与pytorch不匹配，还有损失函数和梯度存储的方法，都没解决。 可能一些人的情况和我一样：就是和别人共用一台实验室服务器，别人的实验太吃显存了，这时候可以在服务器的linux命令行输入： watch -n 10 nvidia-smi 查看显存使用情况 红色框框是显存使用情况，可以看出我用的服务器没啥显存了，是没有办法把模型放到gpu上面的。 当
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