最近在使用深度学习框架进行模型训练时，突然遇到了CUDA out of memory的问题。这个问题让我感到非常困扰，因为我尝试增加模型复杂度和数据集大小来提高模型精度，但最终却因为内存不足而无法继续。我尝试了降低batch size，但是这导致训练时间大大延长，而且并没有完全解决问题。此时，我开始在网上查找解决方案，发现可以尝试减少模型参数量或者使用梯度累积的方式。经过一番努力后，我决定采用梯度累积的方法。将原有的代码做了相应的调整后，问题得到了解决。现在，我的模型训练过程运行得非常顺畅，而且效率也得到了提升。通过这次经历，我深刻体会到，在遇到问题时，需要保持冷静，不断寻找解决方案，并且勇于尝试新的方法。希望我的经验能够帮助到有相同问题的朋友！💪