torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 178552) of binary: /media/enabot/f6c408f7-8050-4999-b77c-ce34480ad71b/anaconda3/envs/pose/bin/python Traceback (most recent call last):

引用\[1\]中的错误信息表明在运行代码时出现了CUDA错误，具体是CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED。这个错误通常是由于GPU内存不足导致的。引用\[4\]提到了解决这个问题的方法之一是在具有更大GPU内存的另一个GPU上运行模型。但是，根据引用\[1\]中的错误信息，这种方法可能不适用于你的问题。

另外，引用\[2\]提到在建立模型时可以使用`find_unused_parameters=True`参数来解决一些分布式训练中的问题。你可以尝试在建立模型时添加这个参数，看看是否能够解决问题。

此外，引用\[3\]提到了一些其他可能导致错误的原因，例如学习率过高、损失函数问题、数据中存在NaN等。你可以检查一下这些方面是否存在问题。

总结起来，你可以尝试以下几个解决方法：
1. 尝试在具有更大GPU内存的另一个GPU上运行模型。
2. 在建立模型时添加`find_unused_parameters=True`参数。
3. 检查学习率、损失函数和数据中是否存在问题。

希望这些方法能够帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和代码细节，以便我们能够更好地帮助你解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)...](https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/125766472)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* *4* *5* [pytorch报错 ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank:....](https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/131395234)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]