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

时间: 2023-10-11 19:08:09 浏览: 720

Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法

在Python编程语言中，多线程是实现并发执行任务的重要工具。`threading.Thread` 是Python标准库中的一个核心模块，用于创建和管理线程。然而，在使用`threading.Thread`进行多线程编程时，可能会遇到`RuntimeError: thread.__init__() not called`这样的错误。这个错误通常意味着你没有正确地初始化`threading.Thread`的实例。在标题和描述中提到的问题，以及提供的代码示例中，我们看到一个自定义的线程类`NotifyTread`，它是`threading.Thread`的子类。这个错误发生在尝试创建`NotifyTread`对象但没有调用`threading.Thread.__init__(self)`时。这违反了Python面向对象编程的基本原则，即子类在实例化时需要调用父类的`__init__`方法来确保父类的初始化逻辑得到执行。下面是对这个问题的详细解释和解决方法： 1. **问题原因**：当你创建一个类并继承自另一个类时，如`NotifyTread`继承自`threading.Thread`，你需要在子类的`__init__`方法中调用父类的`__init__`方法。这样做的目的是确保父类的所有必要初始化步骤都被执行，以便子类能正常工作。如果没有这样做，父类的特性（如线程的身份标识、名字等）将不会被设置，导致运行时错误。 2. **解决方案**：在`NotifyTread`类的`__init__`方法中，正确的做法是在初始化任何自定义属性之前调用`threading.Thread.__init__(self)`。如下所示： ```python class NotifyTread(threading.Thread): def __init__(self, params): threading.Thread.__init__(self) # 调用父类的初始化方法 self.params = params # 然后才给自定义属性赋值 def run(self): print "start notify............" time.sleep(10) print notify_tran(self.params) print "end notify.............." ``` 3. **线程的生命周期**： - **创建**：通过`NotifyTread()`创建线程对象，此时线程处于未启动状态。 - **启动**：调用线程对象的`start()`方法，此时`__init__`方法中的`threading.Thread.__init__(self)`会被执行，线程进入就绪状态，并准备执行`run()`方法。 - **执行**：线程调度器决定何时执行线程的`run()`方法，执行期间可以与其他线程并发执行。 - **结束**：`run()`方法执行完毕或线程被显式停止（不推荐），线程结束其生命周期。 4. **线程安全与同步**：在多线程环境中，需要注意线程安全问题，例如共享数据的访问。Python提供了锁（`threading.Lock`）、信号量（`threading.Semaphore`）等机制来控制线程间的同步，防止数据竞争。 5. **线程池**：对于大量短生命周期的线程，使用线程池（`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`）可以提高效率，避免频繁创建和销毁线程的开销。 6. **异常处理**：在多线程环境中，应考虑异常处理，确保即使在一个线程中出现错误，其他线程仍能继续执行。 `RuntimeError: thread.__init__() not called`错误是因为在创建子类线程时忘记调用父类的初始化方法。修复此问题的关键是确保在子类`__init__`中正确调用`threading.Thread.__init__(self)`。理解这些概念对于编写高效且可靠的多线程Python程序至关重要。

当出现"RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)"错误时，这通常是由于CUDA初始化问题导致的。解决这个问题的一种方法是确保你在使用GPU之前正确地初始化了CUDA。另一种可能的解决方法是检查你的代码是否正确地加载了所需的CUDA库。你可以尝试使用`nvidia-smi`命令来查看当前GPU的使用情况，确保GPU被正确地识别和分配。如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试降低batch_size大小或者检查数据集的标签是否正确。有时候，数据集标签的对应问题也会导致类似的错误。希望这些方法能够帮助你解决问题。如果还有其他相关问题，请继续提问。相关问题: 1. 如何正确初始化CUDA？ 2. 如何检查CUDA是否正确加载了所需的库？ 3. 如何降低batch_size大小来解决CUDA错误？

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

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Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll';此类报错的dll资源

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

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

runtimeerror: cuda error: cublas_status_not_initialized when calling cublascreate(handle)

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

runtimeerror: cuda error: cublas_status_not_initialized when calling cublascreate(handle)

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED when calling cublasSgemm

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)

RuntimeError: CUBLAS error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

runtimeerror: cuda error: cublas_status_invalid_value when calling cublassg

chatGLM模型RuntimeError: CUBLAS error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR when calling cublasCreate(handle)

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling cublasSgemm

预测时遇到RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle) NLLLoss

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul

CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling cublasCreate(handle)

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