runtimeerror: the archive ilsvrc2012_devkit_t12.tar.gz is not present in the

这个错误表示在当前环境中不存在名为ilsvrc2012_devkit_t12.tar.gz的归档文件。根据错误信息推断，可能是在尝试访问或打开该文件时发生了问题。

导致该错误的可能原因有：
1. 文件不存在：检查一下当前目录或指定路径下是否存在名为ilsvrc2012_devkit_t12.tar.gz的文件。确认文件是否被正确放置，或者是否被更名或删除了。
2. 文件路径错误：检查一下文件路径是否正确，确保路径中不包含任何拼写错误、特殊字符或无效字符。
3. 文件权限问题：检查一下文件是否具有足够的读取权限。如果没有适当的文件权限，您可能无法访问或打开文件。
4. 软件版本不匹配：可能是因为软件或库的版本不兼容所导致的。尝试查找和下载与您使用的软件版本兼容的正确文件。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
1. 确认文件是否存在：检查一下文件是否放置在正确的位置，并确保文件名正确。
2. 检查文件路径：确保文件路径正确，以及路径中不包含任何无效字符。
3. 检查文件权限：确保您具有足够的权限来读取文件。可以尝试更改文件权限或者在具有足够权限的用户下运行程序。
4. 更新软件版本：如果确定文件存在且路径、权限等都设置正确，那么可能是软件版本不匹配所致。尝试查找与您使用的软件版本兼容的正确文件版本。

如果您仍然无法解决问题，可能需要进一步检查您的程序代码或搜索更多关于这个错误的信息和解决方案。

相关问题

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED when calling `cublasSgemm

根据引用中的信息，您遇到的错误是"RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED when calling `cublasSgemm`"。这个错误通常是由于CUDA库的不兼容性或配置问题引起的。

其中有一种可能的解决方法是检查您的CUDA版本和CUDA相关库的版本是否匹配。请确保您使用的CUDA版本与您的GPU驱动程序和其他CUDA相关库的版本兼容。

另外，引用提到过的一个解决方法是确保在使用CUDA之前先调用`torch.cuda.set_device(device)`来设置GPU设备。这可能会帮助解决一些CUDA相关的问题。

此外，引用中提到的另一个情况是内存不足的问题。您可以检查您的系统内存是否足够支持您的计算任务。

综上所述，您可以按照以下步骤尝试解决这个问题：
1. 检查CUDA版本和相关库的兼容性。
2. 在使用CUDA之前调用`torch.cuda.set_device(device)`来设置GPU设备。
3. 检查系统内存是否足够支持计算任务。

希望这些信息能对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [bug记录：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`](https://blog.csdn.net/MarsandOcean/article/details/130237565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38630358/12877726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublas](https://blog.csdn.net/Yonggie/article/details/130931694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

yolo RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

cuDNN是一个用于深度学习的加速库，用于提高卷积神经网络的性能。当你在使用yolov5模型进行训练时，如果遇到"RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED"的错误，这通常是因为cuDNN没有正确地初始化导致的。

解决这个问题的方法有几种：

1. 确保你的cuda版本和cuDNN版本兼容。首先，查看yolov5的要求并确保你正在使用支持的cuda和cuDNN版本。如果版本不匹配，你需要升级或降级cuda和cuDNN以确保它们兼容。

2. 检查你的cuda环境变量和库路径设置是否正确。确保你的环境变量和库路径设置正确，并且指向正确的cuda和cuDNN安装目录。你可以通过在终端中运行"nvcc -V"和"cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2"来检查cuda和cuDNN的版本和路径。

3. 重新安装cuDNN。如果上述方法都没有解决问题，你可以尝试重新安装cuDNN。首先，卸载已安装的cuDNN版本，然后根据yolov5的要求重新安装最新版本的cuDNN。

以上是解决"RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED"错误的一些方法。希望对你有帮助！