Сообщение об ошибке «Ошибка выполнения: CUDA не хватает памяти. Попытка выделить 2,93 ГиБ (GPU 0; общая емкость 15,90 ГиБ; 14,66» указывает на то, что вашей программе не хватило памяти на графическом процессоре (GPU) при попытке выделить 2,93 ГиБ памяти. Общая емкость графического процессора составляет 15,90 ГиБ, и на момент ошибки он уже использовал 14,66 ГиБ памяти.

При возникновении этой ошибки можно попытаться устранить ее несколькими способами:

1. Уменьшить размер пакета. Уменьшите размер пакета, используемого в вашей модели глубокого обучения. Меньший размер пакета требует меньше памяти, но это также может привести к замедлению обучения или вывода.

2. Уменьшите сложность модели. Если ваша модель имеет большое количество параметров или слоев, рассмотрите возможность снижения ее сложности. Это можно сделать, удалив ненужные слои или уменьшив количество скрытых блоков в каждом слое.

3. Используйте меньшую модель. Вместо использования большой предварительно обученной модели вы можете попробовать использовать меньшую или более легкую архитектуру модели. Доступны различные предварительно обученные модели, специально разработанные для эффективного использования памяти.

4. Проверка градиента. Реализуйте методы проверки градиента, которые заменяют память дополнительными вычислениями. Этот подход снижает использование памяти во время обратного распространения ошибки за счет дополнительных вычислений.

5. Дополнение данных: применяйте методы увеличения данных «на лету» во время обучения вместо предварительного создания дополненных данных. Это уменьшает объем памяти, необходимой для хранения расширенного набора данных.

6. Оптимизация памяти. Оптимизируйте свой код и убедитесь, что вы не храните в памяти без необходимости большие объемы данных. Используйте генераторы данных или итераторы для пакетной загрузки данных, а не загрузки всего набора данных в память.

7. Обновите графический процессор. Если возможно, рассмотрите возможность обновления графического процессора до процессора с большей емкостью памяти. Это позволит вам работать с более крупными моделями и наборами данных без нехватки памяти.

8. Используйте обучение смешанной точности. Используйте методы обучения смешанной точности, которые используют преимущества типов данных с более низкой точностью (например, float16), чтобы уменьшить использование памяти без значительной потери точности.

9. Закройте другие приложения. Закройте все ненужные приложения и процессы, запущенные в вашей системе, чтобы освободить дополнительную память для задач глубокого обучения.

Не забывайте пробовать эти методы по одному и тестировать код после каждого изменения, чтобы определить, какое решение лучше всего подходит для вашей конкретной ситуации.