1.问题
报错：cuda out of memory
2.解决方法
2.1.batchsize大小
设置batchsize大小能有效地防止cuda溢出错误，但调的太小会影响训练效率和质量。
2.2.pytorch版本问题
我在跑一个字体风格迁移（mcgan）的项目中时，很容易报cuda溢出的错，开始参考网上许多意见，也大多是对batchsize的建议，然而我将batchsize设置成1仍然报这个错，最后在网上发现某个建议是可行的：将pytorch从0.4.1版本升级到1.1.0版本。
2.2.1.对应版本
pytorch：0.4.1 → 1.1.0
cuda：9.0
2.2.2.用清华镜像更新
添加Anaconda的清华镜像和设置搜索时显示通道地址
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
config --set show_channel_urls yes
进行更新
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0
2.2.3.运行成功
参考来源： https://blog.csdn.net/weixin_43155243/article/details/91855612