这个错误 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作 是一个典型的 Windows 系统资源不足 错误，特别是当你在加载大型依赖库（如 PyTorch 的 CUDA 组件）时。
简单来说：你的物理内存（RAM）不够用了，而 Windows 设置的虚拟内存（页面文件）也不够大，导致系统无法为 cufft64_10.dll（这是 PyTorch 依赖的 CUDA FFT 库）分配足够的内存空间。
以下是导致该问题的具体原因及分步解决方案：
核心原因分析
- 物理内存耗尽：你的电脑 RAM 可能已经被占满（比如浏览器开了几十个标签，或者之前的进程没释放）。
- 页面文件（Pagefile）设置过小：Windows 会在硬盘上划出一块空间当内存用。如果这块空间设置得太小，或者被系统限制了，就会报这个错。
- CUDA 依赖冲突 ：
cufft64_10.dll属于 CUDA 10.x 版本。如果你的显卡驱动太旧、太新，或者安装了多个版本的 CUDA，可能会导致加载失败。 - 缺少运行库 ：虽然报错是内存，但有时是因为缺少 Visual C++ Redistributable，导致 DLL 加载失败，系统误报为内存错误。
解决方案（按推荐顺序尝试）
方案一：增加 Windows 虚拟内存（最有效）
这是直接针对 WinError 1455 的解法。
- 在桌面右键点击 "此电脑" -> "属性"。
- 点击 "高级系统设置"。
- 在 "高级" 选项卡下，点击 "性能" 区域的 "设置" 按钮。
- 在弹出的窗口中，切换到 "高级" 选项卡，点击 "虚拟内存" 下的 "更改"。
- 取消勾选顶部的"自动管理所有驱动器的分页文件大小"。
- 选中你的系统盘（通常是 C 盘），选择 "系统管理的大小"（推荐）或者手动设置一个较大的值（比如你的物理内存的 1.5 倍到 2 倍，例如 16GB）。
- 点击 "设置" -> "确定"。
- 重启电脑（这一步很重要，必须重启生效）。
方案二：检查并修复 VC++ 运行库
PyTorch 和 CUDA 非常依赖微软的运行库。
- 去微软官网下载 Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015-2022。
- 安装
x64版本（即使你是 32 位系统，为了兼容也建议装，但现在的电脑基本都是 64 位）。 - 安装完成后重启 IDE 或电脑。
方案三：检查 PyTorch 与 CUDA 的兼容性
你的错误日志显示正在加载 cufft64_10.dll，这说明你安装的 PyTorch 是 CUDA 10.x 版本的（或者是为了兼容旧显卡打包的）。
- 检查你的显卡驱动：右键"此电脑" -> "管理" -> "设备管理器" -> "显示适配器"，看你的 NVIDIA 显卡型号。
- 检查 PyTorch 版本 ：在终端运行
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"。 - 如果不匹配 ：
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如果你的显卡比较新（RTX 30/40 系列），CUDA 10 可能太老了。建议卸载当前 PyTorch，去官网找对应 CUDA 11.8 或 12.1 的命令重新安装。
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如果你不需要 GPU 加速 （只是做数据标记，不需要训练模型），可以安装 CPU 版本，彻底避开 CUDA 错误：
bashpip uninstall torch pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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方案四：释放物理内存
- 打开 任务管理器 (Ctrl+Shift+Esc)。
- 查看"性能"标签页下的 内存 使用率。
- 如果快满了，结束掉不需要的进程（如 Chrome、Docker、其他 Python 脚本）。
- 重启你的 IDE（PyCharm/VSCode），有时候 IDE 本身也会占用大量内存。
总结建议
先做【方案一】（调大虚拟内存）并重启，90% 的 WinError 1455 都能通过这个方法解决。如果不行，再尝试重装 VC++ 运行库或换用 CPU 版本的 PyTorch。