return torch.batch_norm( RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

这个错误通常是由于cuDNN库引起的。cuDNN是一个用于深度学习的GPU加速库，它可能与你的PyTorch版本不兼容或者配置不正确。

你可以尝试以下解决方法：

1. 更新你的PyTorch版本：确保你正在使用最新版本的PyTorch。你可以使用以下命令更新PyTorch：

pip install --upgrade torch torchvision

2. 检查cuDNN的兼容性：确保你的cuDNN版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch的官方文档中找到cuDNN与PyTorch版本的兼容性表格。

3. 检查GPU驱动程序：确保你的GPU驱动程序已经正确安装并且与你的PyTorch版本兼容。你可以尝试更新或重新安装你的GPU驱动程序。

4. 检查CUDA版本：确保你的CUDA版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch的官方文档中找到CUDA与PyTorch版本的兼容性表格。

如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试在PyTorch的论坛或社区中寻求帮助，或者提供更多详细的错误信息以便我们更好地帮助你解决问题。

相关问题

return torch.batch_norm( RuntimeError: CUDA error: out of memory

出现"RuntimeError: CUDA out of memory"错误是因为GPU显存内存不足。解决方法有以下几种：
1. 将batch_size改小：通过减小每个batch的大小，减少GPU显存的占用量。
2. 使用item()属性获取torch变量的标量值：在取出torch变量的标量值时，使用item()方法而不是直接输出变量本身，可以释放掉一些显存。
3. 添加代码以在测试阶段释放显存：在进行模型测试时，可以添加一些释放显存的代码，例如使用 torch.cuda.empty_cache() 来清理缓存。

如果需要同时利用其他GPU设备，可以按照以下方法进行配置：
1. 使用特定的GPU设备：可以使用 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "2" 来指定使用的GPU设备编号。
2. 使用多GPU并行处理：可以使用 torch.nn.DataParallel(model, device_ids=) 来指定多GPU并行处理时使用的设备编号。

请注意，在以上解决方法中，具体的设备编号和配置方式可能因实际情况不同而有所不同。

return torch.batch_norm( RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (

该报错是因为在运行中发现有至少两个设备，cuda:0和cpu上的张量。解决方法是将所有张量都放在同一个设备上运行，可以将其都改为在GPU上运算。

参考代码中没有提到具体的函数调用`return torch.batch_norm()`，所以无法针对该代码提供具体解决方法。如果你能提供更多关于这个报错的上下文信息，我可以为你提供更准确的解答。