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

CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)

这个错误通常是由于GPU内存不足导致的。当你的程序需要的GPU内存超过了GPU实际可用的内存时，就会出现这个错误。以下是一些可能的解决方案：

1. 减少batch size：减少每个batch的大小可以减少GPU内存的使用量，但是也会增加训练时间。

2. 减少模型的大小：如果你的模型太大，可以尝试减少模型的大小，例如减少层数或减少每层的神经元数量。

3. 使用更高内存的GPU：如果你的GPU内存不足，可以尝试使用更高内存的GPU。

4. 使用分布式训练：使用多个GPU进行分布式训练可以减少每个GPU的内存使用量。

以下是一个可能的解决方案：

import torch

# 设置device为GPU
device = torch.device("cuda")

# 减少batch size
batch_size = 16

# 减少模型的大小
model = MyModel()
model.to(device)

# 使用更高内存的GPU
device = torch.device("cuda:1")

# 使用分布式训练
model = nn.DataParallel(model)

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。