问题背景：
最近跑代码时发现报错CUDA out of memory，进入linux终端查看GPU使用情况（nvidia-smi），结果如下：
我用的GPU序号是0，但这块被人占用了，所以我可以用剩下的3号和4号。
解决方案：
在代码中更改GPU使用序号（修改/添加代码）：
1 import os 2
3 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3"
4 args.device = torch.device('cuda:{}'.format(2) if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
os是列举出可用的GPU序号, args选择可用的index为2的序号，因此也为2.
可能出现的问题：代码中有些位置没有使用arg.device，而是直接使用model.cuda()，因为此时默认的序号0的GPU被占用，同样会报错：cuda out of memory
解决方法：需要修改代码为model.to(arg.device)