CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemmStridedBatched

出现CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemmStridedBatched`错误通常表示在GPU计算过程中出现了错误。这可能由于多种原因引起，包括硬件问题、CUDA版本不兼容、显存不足等。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您的CUDA和CuDNN版本与您的PyTorch版本兼容。您可以查看PyTorch官方文档来获取版本兼容性的信息，并尝试根据您的环境调整版本。

2. 如果您的显存不足，可以尝试减少批处理大小（batch size）或使用更小的模型来减少显存消耗。

3. 如果问题仍然存在，您可以尝试更新显卡驱动程序或重新安装CUDA和CuDNN。

4. 您还可以尝试将代码移至另一台具有更大显存的机器上运行，以确保显存足够。

相关问题

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul

这个错误通常是由于CUDA库中的cublas函数执行失败导致的。这可能是由于多种原因引起的，例如内存不足、batch size过大等。其中，cublasLtMatmul是一种高级矩阵乘法函数，它可以在支持Tensor Core的GPU上实现更高效的矩阵乘法。如果出现这个错误，可以尝试以下方法解决：
1.减小batch size，确保剩余内存够使用。
2.检查GPU是否正常工作，例如是否有足够的内存、是否有其他进程正在使用GPU等。
3.升级CUDA和cuDNN版本，以确保与PyTorch兼容。
4.尝试使用其他的矩阵乘法函数，例如torch.matmul()或torch.nn.functional.linear()。
如果以上方法都无法解决问题，建议查看PyTorch论坛或向PyTorch社区寻求帮助。

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm

这个错误通常是由于CUDA计算库（CUBLAS）执行失败引起的。可能的原因包括：

1. GPU内存不足：如果您的模型或数据太大，超过了GPU的可用内存，就会导致此错误。您可以尝试减小批次大小或使用更小的模型来解决这个问题。

2. 驱动程序或CUDA版本不兼容：确保您的显卡驱动程序和CUDA版本与PyTorch或其他深度学习框架兼容。您可以尝试更新驱动程序或更换CUDA版本来解决此问题。

3. 硬件故障：这个错误也可能是由于硬件故障引起的。您可以尝试重新安装GPU驱动程序或更换显卡来排除硬件问题。

请注意，这只是一些常见原因，具体的解决方法可能因情况而异。如果问题仍然存在，建议您查看完整的错误消息和堆栈跟踪，以便更好地定位问题所在。