问题：CUDA内存不足。尝试分配96.00 MiB(GPU 0;3.82 GiB总容量；2.76 GiB已分配；8.25 MiB可用；2.79 GiB总共被PyTorch保留)。

答案：这个错误表明你的GPU内存不足。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减小批量大小(batch size),这将减少每次迭代中加载到GPU内存中的数据量。
2. 使用梯度累积(gradient accumulation),即在多个小批量上累积梯度，然后再进行一次权重更新。这样可以在不增加GPU内存需求的情况下，实现较大的批量大小。
3. 清理不再使用的变量，以释放GPU内存。你可以使用torch.cuda.empty_cache()来清空缓存。
4. 如果可能的话，尝试使用具有更多显存的GPU。