问题描述：
在重现github代码MhLiao/DB时，我遇到了错误：RuntimeError: CUDA error: out of memory
情况一：程序batch_size过大，超过了显存。
排查：
使用命令watch -n 0.2 nvidia-smi监控显卡使用情况，然后运行代码。如果显存情况一直变大，然后突然掉为0，则是情况一所述。
解决：
适当调小batch_size的值
情况二：pytorch和cuda版本不对应
由于我无法使用程序要求的pytorch1.2+cuda10.0，所以我只能安装其他版本的环境。这时候反复确认pytorch、cuda、python版本的对应情况就尤为重要。
版本对应情况参考：pytorch、python、cuda版本对应参考
排查
运行下列代码检测cuda和pytorch版本是否对应
import torch
a=torch.Tensor([1,2])
a=a.cuda()
print(a)
不报错则说明版本对应正确。输出仍然报错RuntimeError即可能是版本不对。
解决
根据版本对应参考，调整到对应的pytorch、python、cuda版本。
附上：pytorch官网、cuda官网
注意
根据上诉版本对应情况，我调整环境为pytorch1.8+cuda11.3。反复确认我的环境没问题，但依然报错RuntimeError。经过排查发现，我在安装pytorch1.8时，原本的命令为：
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
由于安装速度过慢，我将原本的网页地址改为中国科学技术大学的镜像源，即：
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
这时报错torch版本里没有1.8.0+cu111:
所以删除命令中的+cu111，调整为：
pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
安装成功后，运行验证版本代码时依旧报错：RuntimeError:CUDA error: out of memory，这种命令安装的pytorch版本任然不符合cuda的要求。
正确的命令，一种是原命令(速度很慢)，另一种（速度起飞）是在整个原命令后加镜像源地址，而不是使用镜像源地址替换原来的网址，正确的命令为：
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htm -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
使用正确的命令安装的pytorch只要和cuda版本对应，就不会再报错RuntimeError。
附上：各个镜像源地址