可以尝试以下方法来解决问题：

减少批处理大小：尝试减小您的模型训练时的批处理大小。较小的批处理大小可能会减少内存使用量。

释放不需要的资源：确保在训练期间及时释放不再需要的张量或变量。可以通过del variable_name或者torch.cuda.empty_cache()来手动释放内存。

使用半精度浮点数：尝试使用PyTorch中提供的混合精度训练（Mixed Precision Training）技术，通过在模型中使用半精度浮点数（float16）来降低内存占用。

调整模型结构：如果可能，考虑简化或优化您的模型结构以减少内存消耗。

增加交换空间：如果您的服务器内存不够，可以尝试增加交换空间的大小，但这可能会影响性能。

查看GPU内存使用情况：使用nvidia-smi命令来监视GPU内存使用情况，以了解哪些操作导致内存错误。

更新PyTorch版本：确保您正在使用最新版本的PyTorch，因为更新版本通常包含内存管理和性能方面的改进。

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