显存爆了，即显存不足或显存溢出，是在使用GPU进行深度学习、图形渲染或游戏等任务时常见的问题。当显存不足以支持当前任务时，会导致程序崩溃或运行缓慢。
检查显存使用情况
使用nvidia-smi命令查看显卡的显存使用情况，了解当前显存占用情况和可用显存。
优化模型和数据：
减小模型大小：如果使用的是大型模型，可以尝试减少模型的大小，以减少显存使用量。
降低数据精度：将模型参数和激活值从32位浮点数（float32）转换为16位浮点数（float16），可以减少显存的使用。
减小批次大小：在训练过程中，减小一个batch的样本数，因为一个batch是一同批量输入网络模型中的，一个batch中样本数越多占用的显存就越大。
使用CUDA清理技术
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量，释放显存。
检查代码和配置
确保代码中没有内存泄漏，如忘记释放不再需要的变量或对象。
检查CUDA和PyTorch的版本是否匹配，不匹配的版本可能导致显存使用不当。
确保在测试时使用了with torch.no_grad():来避免不必要的梯度计算。
调整GPU设置
尝试限制使用的GPU数量，例如使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用的GPU。
如果是多卡训练，确保每张卡上的显存分配合理。
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