1. 概述
在使用Pytorch进行深度学习模型训练时，经常会遇到GPU显存不足的问题。即使显卡内存足够大，仍然会出现类似"RuntimeError: CUDA out of memory"的错误提示。这是因为Pytorch在训练过程中需要将一些中间结果保存在显存中，导致显存被占用。
本文将介绍一些解决Pytorch GPU显存不足的常见方法。
2. 减小批量大小
批量大小（batch size）指的是每次传入模型训练的样本数量。增大批量大小有助于提高训练速度，但也会增加显存的使用量。
可以尝试减小批量大小以减少显存的使用量，从而避免出现显存不足的问题。
batch_size = 322.1 减小模型参数量
模型参数量越大，占用的显存也会越多。如果显存不足，可以考虑减小模型的参数量。
可以通过减小模型的层数、减小每层的神经元数目、减少卷积操作的通道数等方法来减小模型参数量。
2.2 转移部分模型到CPU上
将部分模型参数转移到CPU上，可以有效减小显存的使用量。Pytorch提供了将模型参数从GPU转移到CPU的方法。
model.cpu()将模型转移到CPU上后，需要记得将输入数据也转移到CPU上。
input_data = input_data.cpu()2.3 分享显存
如果你正在使用多个GPU进行训练，可以尝试使用Pytorch提供的数据并行处理方法，将显存的负担分摊到多个GPU上。
model = nn.DataParallel(model)2.4 减少图像分辨率
如果你的数据集中包含大尺寸的图像，可以尝试将图像的分辨率降低，从而减少显存的使用量。
可以使用图像处理库（如OpenCV）对图像进行降采样。
import cv2
resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))
2.5 释放不需要的显存
在训练过程中，有时候会产生一些不再需要的中间结果，占用显存。可以使用Pytorch提供的方法释放这些不需要的显存。
torch.cuda.empty_cache()3. 结论
本文介绍了一些解决Pytorch GPU显存不足的常见方法，包括减小批量大小、减小模型参数量、转移部分模型到CPU上、分享显存、减少图像分辨率以及释放不需要的显存。根据不同的情况，可以选择其中的一种或多种方法来解决显存不足的问题。