cuda error: cublas_status_alloc_failed when calling `cublascreate(handle)`

这个错误消息表明在调用函数 `cublasCreate(handle)` 时， CUDA 库无法分配足够的 GPU 内存来创建 CUBLAS 句柄。这可能是由于 GPU 内存不足或其他原因导致的。建议检查当前 GPU 内存使用情况，并尝试释放不必要的内存。

相关问题

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

引用和引用[2]中提到的错误信息 "RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`" 表明在调用CUDA相关函数时出现了内存分配失败的错误。这可能是由于所用的显卡内存不足或者显存分配错误导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1. 将所设的batch_size改小一点。减小batch_size可以减少显存的消耗，从而在显存有限的情况下减少内存分配失败的可能性。
2. 检查显卡的可用内存。确保显卡的内存足够大以容纳模型和数据的加载。
3. 确保使用的CUDA版本与所使用的深度学习框架和包兼容。某些版本的CUDA与特定版本的深度学习框架和包不兼容，可能导致错误的出现。
4. 如果问题仍然存在，可以尝试使用更高配置的显卡或者使用云端GPU来运行代码。

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

当预测时遇到`RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling 'cublasCreate(handle)'`错误时，这通常是由于GPU内存不足导致的。可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少batch size或者输入图像的分辨率，以减少GPU内存的使用。

2. 禁用梯度计算，以减少GPU内存的使用。可以在代码中添加以下语句来禁用梯度计算：

   with torch.no_grad():
       # your prediction code here

3. 如果你的GPU内存足够大，可以尝试使用`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`命令来输出底层问题。具体来说，可以使用以下命令格式来运行你的代码：

   CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python [你的命令参数]

例如：

   CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python predict.py --task davis

这将会输出更详细的错误信息，帮助你更好地定位问题。