这个错误通常是由于训练作业使用了大量内存而导致的。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1.减少批量大小。减小每个批次的大小可以减少内存的使用情况。

2.增加实例类型。如果您正在使用较小的实例类型，请尝试使用更大的实例类型来增加可用的内存。

3.尝试调整其他超参数。例如，降低学习率或减少层数可以减少内存使用量。

4.在训练作业的Hyperparameters部分中，为引擎提供运行所需的内存。

代码示例： 如果您正在使用Python和TensorFlow，可以使用以下代码片段在Sagemaker上设置内存：

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(entry_point='train.py', role=role, train_instance_count=1, train_instance_type='ml.m5.large', framework_version='2.2', py_version='py37', hyperparameters={'batch_size': 64}, metric_definitions=[ {'Name': 'train:loss', 'Regex': 'loss: ([0-9\.]+)'} ], output_path='s3://{}/{}/output'.format(bucket, prefix), resource_config={ 'instance_type': 'ml.m5.large', 'instance_count': 1, 'volume_size_in_gb': 5 })

注意，在此代码示例中，我们将实例类型设置为ml.m5.large，并使用resource_config参数来设置实例数量和卷大小。这些参数可以根据您的具体情况进行调整。