Traceback (most recent call last):
。。。。。
return softplus_inv(y)
File "/home/aistudio/external-libraries/pyro/distributions/transforms/softplus.py", line 10, in softplus_inv
return y + y.neg().expm1().neg().log()
torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.31 GiB. GPU 0 has a total capacity of 16.00 GiB of which 1.86 GiB is free. Process 578994 has 14.14 GiB memory in use. Of the allocated memory 9.24 GiB is allocated by PyTorch, and 3.97 GiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)
这个错误信息表明你的PyTorch程序在尝试分配更多的CUDA内存时失败了，因为GPU上没有足够的空闲内存。这通常发生在模型很大或者批量大小太大，超出了GPU的内存容量。
错误信息中提到了尝试分配2.31 GiB的内存，但是GPU上只有1.86 GiB的空闲内存。这导致了`torch.OutOfMemoryError`。
以下是一些可能的解决方案：
1. **减小批量大小**：如果你的模型正在处理一个较大的数据批量，尝试减小批量大小，这样可以减少每次迭代所需的内存量。
2. **优化模型**：检查模型是否有不必要的大张量或者可以优化的地方，例如合并层、使用更高效的网络架构等。
3. **使用更多的GPU**：如果你的机器有多个GPU，尝试使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来分布模型和数据。
4. **清理缓存**：PyTorch使用缓存内存分配器，这意味着即使某些内存不再需要，它也不会立即释放。你可以尝试调用`torch.cuda.empty_cache()`来释放未使用的缓存内存，但这通常不是解决问题的最佳方法，因为PyTorch会自动管理这些内存。
5. **调整内存分配策略**：错误信息中提到了设置环境变量`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True`来避免内存碎片化。你可以尝试设置这个环境变量，看看是否能改善内存使用情况。
6. **使用CPU备份**：对于不需要持续在GPU上进行计算的大型张量，可以考虑将它们移动到CPU上，只在需要时再移动回GPU。
7. **检查数据加载**：确保你的数据加载过程没有无意中创建了大型的中间张量，这可能会占用大量内存。
8. **梯度累积**：如果你正在使用大批量但内存不足，可以尝试梯度累积的技术，即手动累积梯度并在几个小批量后更新一次模型。
9. **检查内存泄漏**：确保你的代码中没有内存泄漏，例如循环引用或者未释放的对象。
10. **升级硬件**：如果你的模型和数据集确实很大，可能需要更高性能的GPU或者更多的GPU。
在尝试这些解决方案之前，建议先监控你的GPU内存使用情况，可以使用`nvidia-smi`命令或者PyTorch的`torch.cuda.memory_allocated()`和`torch.cuda.memory_reserved()`函数来查看。这可以帮助你更好地理解内存使用模式，并确定最佳的优化策略。
