CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`

这个错误通常是由于未正确初始化CUDA库或CUBLAS库引起的。您可以尝试以下几种解决方法：

1. 确保您在调用`cublasCreate(handle)`之前正确初始化了CUDA。您可以使用`cudaSetDevice()`函数将当前设备设置为您希望使用的设备。确保在使用CUBLAS之前调用`cudaSetDevice()`。

2. 确保您正确链接了CUDA和CUBLAS库。查您的编译选项和链接器设置，确保包含了正确的库文件。

3. 如果您在一个多线程环境中使用CUDA和CUBLAS，确保每个线程都初始化了CUDA，并且每个线程都有自己的CUDA上下文和CUBLAS句柄。

4. 检查您的CUDA版本和驱动程序版本是否兼容。有时，不匹配的版本可能会导致一些问题。尝试更新CUDA驱动程序或切换到与您的CUDA版本兼容的驱动程序。

如果您尝试了以上方法仍然无法解决问题，我建议您查看CUDA和CUBLAS的官方文档，以获取更多关于此错误的详细信息和可能的解决方案。

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CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)

根据引用内容，报错"CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)"通常是由于CUDA未正确初始化导致的。以下是两种可能的解决方法：

方法一：调整batch_size和模型调用顺序
1. 将batch_size调整为较小的值，例如4，以减少内存占用。
2. 在调用模型之前，确保使用model.cuda()将模型移动到GPU上。

方法二：指定可见的GPU设备
1. 使用命令`nvidia-smi`查看当前GPU的使用情况，找到空闲的GPU设备。
2. 使用以下两种方式之一指定要使用的GPU设备：
- 在终端运行时，使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 python train.py`命令，其中1,2,3代表要使用的GPU设备编号（从0开始）。
- 在代码中添加以下代码，并确保在导入torch之前执行：

     import os
     os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3,4,5"  # 指定要使用的GPU设备编号

请注意，以上方法仅为常见解决方案之一，具体解决方法可能因环境和代码而异。如果以上方法无法解决问题，请提供更多详细信息以便进一步帮助。

YOLO RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`

可能出现YOLO RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`错误的原因是底层的CUDA版本和应用的PyTorch版本不兼容。为了解决这个问题，您可以尝试以下几步：

1. 检查您的CUDA版本和PyTorch版本是否匹配。确保您正在使用的CUDA版本高于应用的PyTorch版本。您可以使用`torch.cuda.is_available()`函数来检查CUDA是否可用。

2. 如果您发现CUDA版本和PyTorch版本不兼容，您可以尝试升级或降级CUDA版本，或者升级或降级PyTorch版本，以使它们相互兼容。

3. 另外，您还可以尝试将`datasets.py`文件中的路径处理部分进行修改。将以下代码：

   p = str(Path(path).absolute()) 或 p = str(Path(path).resolve())

修改为：

   p = str(Path(path))

这将确保路径在不同操作系统上都能正确解析。

4. 最后，如果以上方法仍然无法解决问题，您可以参考相关的博客或论坛，以获取更多关于该错误的解决方案和建议。

希望以上方法能够帮助您解决YOLO RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`错误。如果问题仍然存在，请提供更多细节或尝试与相关的技术支持团队联系以获取进一步的帮助。