这个问题的可行的一种解决方法：

刚开始有这个问题的时候，直接在百度上查的，就只找到了一种解决方法，就是让我去调小batchsize，试过之后，还是同样的问题。所以就想到可能不是代码本身的问题，因为原来如果是需要用到的显存超了的话，会显示cuda out of memery之类的错误。那么可能是我pytorch环境的问题，但是自己的水平比较差，查不出来具体环境哪里出了问题，所以用了一个本方法，那就是重新安装了pytroch和cuda，然后这个问题就得到了解决，一下是具体的代码，按照顺序来操作就可以了：

首先是卸载原来的环境：

conda uninstall pytorch

conda uninstall libtorch

pip uninstall torch

为了确保卸载的干净，还要接着执行下面的代码：

python -m ensurepip

python -m pip install --upgrade pip

pip uninstall torchvision

接着就可以重新安装环境了，可以去这个地址找对应的代码就可以了，注意下自己电脑或者是服务器的cuda版本。

我的服务器最大支持的cuda版本是11.7，所以我运行的是下面这行代码：

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

最后等待安装，然后我的这个问题就解决了。

建议：

遇到这个问题的时候可能是GPU的显存不行，可以先调小batch size，要是没有别的办法了，可以试一下这个方法。

非常感谢这个教我重新安装pytorch环境的链接

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