RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INVALID_SIZE

这个错误通常表示在使用 cuFFT 库进行快速傅里叶变换时，输入数据的大小不符合要求。cuFFT 要求输入数据的尺寸必须是2的幂次方，且不能超过设备的限制。

你可以检查一下输入的数据大小是否满足这些要求。如果不满足，你可以尝试调整数据的大小，使其符合要求。另外，还可以检查一下是否正确设置了 cuFFT 相关的参数。

如果问题仍然存在，可能是由于其他原因导致的错误。你可以提供更多的上下文信息，以便我能够更详细地帮助你解决问题。

相关问题

RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INTERNAL_ERROR

这个错误通常是由于使用CUDA加速的cuFFT库出现内部错误引起的。这可能是由于各种原因导致的，例如GPU内存不足、不兼容的CUDA版本或者cuFFT库本身的问题。

解决此问题的一种方法是尝试重新启动程序，并确保你的GPU具有足够的内存来执行所需的操作。你还可以尝试更新你的CUDA版本或重新安装cuFFT库来修复可能存在的问题。

如果这些方法都不起作用，那么可能需要进一步调查和排除其他潜在的问题。你可以查看CUDA和cuFFT的文档、寻求相关论坛或社区的帮助，或者联系CUDA支持团队以获取更多专业的帮助。

怎么解决RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INTERNAL_ERROR

解决`RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INTERNAL_ERROR`的方法包括以下几个步骤：

1. 检查GPU内存：确保你的GPU具有足够的内存来执行所需的操作。如果内存不足，可以尝试减少批处理大小、调整模型大小或使用更小的数据集。

2. 更新CUDA版本：检查你的CUDA版本是否与cuFFT库兼容。如果不兼容，尝试升级到与cuFFT库兼容的最新CUDA版本。

3. 重新安装cuFFT库：尝试重新安装cuFFT库来修复可能存在的问题。可以从CUDA官方网站或NVIDIA开发者社区获取最新的cuFFT库版本，并按照安装指南进行安装。

4. 检查其他依赖项：确保你的系统中没有其他与cuFFT冲突的依赖项或库。可以通过卸载或更新冲突的库来解决此问题。

5. 寻求专业支持：如果上述方法仍无法解决问题，建议联系CUDA支持团队或咨询相关论坛或社区以获取更详细和专业的帮助。

记住，不同的系统和环境可能会导致不同的错误原因和解决方法。因此，根据你的具体情况进行适当的调查和尝试。