成功解决RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 180355072 bytes.
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解决问题
解决思路
解决方法
T1、减少内存需求
T2、释放不需要的内存
T3、使用更大容量的机器或增加系统内存
T4、使用分批处理或分布式计算
T5、优化代码和内存管理
解决问题
RuntimeError: [enforce fail at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 180355072 bytes.
解决思路
运行时错误:[强制失败在C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72]数据，默认CPU分配器:内存不足:您尝试分配180355072字节。
解决方法
这个错误报告表明在尝试分配内存时发生了内存不足的情况。具体的错误消息提到，您尝试分配了180355072字节的内存，但默认的CPU分配器（DefaultCPUAllocator）没有足够的内存可用。
T1、减少内存需求
检查您的代码，看看是否有可以减少内存需求的地方。例如，可以尝试减小模型的批次大小、减少使用的参数数量或降低数据的维度等。
T2、释放不需要的内存
确保在代码中适时地释放不再需要的张量或其他对象。通过调用del关键字或将其赋值为None，可以显式释放内存。
T3、使用更大容量的机器或增加系统内存
如果您的计算机硬件支持，可以尝试在具有更大内存容量的机器上运行代码。另外，您也可以考虑增加系统的物理内存，以满足内存需求。
T4、使用分批处理或分布式计算
如果您处理的数据集较大，可以尝试使用分批处理或分布式计算的方法来减少每次需要的内存量。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-493442.html
T5、优化代码和内存管理
优化代码结构和内存管理可以帮助减少内存占用。例如，避免不必要的中间结果的存储，使用原地操作等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-493442.html
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