pytorch报错：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 132.00 MiB (GPU 2; 3.95 GiB total capacity; 3.41 GiB already allocated; 37.88 MiB free; 98.29 MiB cached)
如果是训练时遇到该问题，说明模型的参数太多了，将模型的参数减少该问题就解决了，改小batch_size是不能解决的（我将batch_size设为1都没解决，而且报错时的内存数据都没变）
如果是测试时遇到该问题，在测试代码前面加上：with torch.no_grad():
with torch.no_grad():
# test processps：程序运行中可以通过watch -n 0.1 -d nvidia-smi命令来实时查看GPU占用情况，按Ctrl+c退出：
因为我使用的是2号GPU，当我的程序一运行，可以看到2号GPU的占用内存从1MiB一直飙升，直至接近4043MiB，然后就报错上面的RuntimeError
