batchsize设为1在一张卡上还放不下 怎么办

如果batchsize设为1在一张卡上放不下，你可以考虑以下几种解决方案：

1. 减小模型的大小：可以通过减小模型的参数量或者减少层数来减小模型的大小，从而使得batchsize为1可以在一张卡上放下。

2. 使用更大的显存的卡：如果你的显卡的显存较小，可以考虑升级到显存更大的显卡，这样可以支持更大的batchsize。

3. 使用分布式训练：如果你有多张显卡可以使用，可以考虑使用分布式训练的方式，将训练的数据分布到多张显卡上进行训练。

4. 使用梯度累积：可以将多个batch的梯度进行累积，然后再进行一次参数更新，这样可以达到使用更大的batchsize的效果。

5. 使用混合精度训练：可以使用混合精度训练的方式，在计算过程中使用半精度浮点数来减小显存的占用，从而支持更大的batchsize。

6. 数据并行训练：可以将数据分成多个部分，分别加载到不同的显卡上进行训练，然后将各个显卡的梯度进行累积或者求平均，再进行参数更新。

需要根据具体情况选择合适的解决方案，可以根据自己的硬件条件和模型大小来进行调整。