【错误描述】

pytorch训练深度模型，往往报内存不足，但是本人自己的电脑很low，经常将dataloader中多线程num_workers置为0和将batch_size减小。但是在一次训练中将batch_size设置成1还是报错，最后采用修改源代码中统计字节参数，规避了内存不足的报错。

builtins.RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\CPUAllocator.cpp:73] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 80000000000 bytes. Buy new RAM!

规避方式：找到采样器中的__iter__方法，将n的参数设置小，最终规避报错。参考路径。D:\autosoftware\anaconda3\Lib\site-packages\torch\utils\data\sampler.py