batch request: ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host: exit status 255

根据提供的引用内容，这些是关于SSH连接的调试信息，而不是关于"batch request: ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host: exit status 255"的具体问题。因此，无法根据提供的引用内容回答你的问题。请提供更多关于你遇到的具体问题的信息，以便我能够帮助你解决。

相关问题

RuntimeError：cuDNN error：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM batch size

根据你提供的引用内容，出现`RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR`错误可能是由于显存不足导致的。你可以先检查一下显存使用情况，确保显存足够。

关于LSTM的batch size，LSTM是一种循环神经网络，用于处理序列数据。batch size是指每次训练时输入的样本数量。较大的batch size可以提高训练速度，但可能会占用更多的显存。较小的batch size可以节省显存，但训练速度可能会变慢。

通常情况下，选择合适的batch size需要根据具体的数据集和模型来决定。一般来说，如果显存足够，可以选择较大的batch size，例如32或64。如果显存有限，可以选择较小的batch size，例如8或16。

在PyTorch中，可以通过设置`batch_first=True`来指定输入数据的维度顺序为(batch_size, seq_length, input_size)，其中`batch_size`就是指定的batch size。

下面是一个示例代码，演示了如何在PyTorch中设置LSTM的batch size为32：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
    
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        return out

# 创建输入数据
batch_size = 32
seq_length = 10
input_size = 5
input_data = torch.randn(batch_size, seq_length, input_size)

# 创建LSTM模型
hidden_size = 10
num_layers = 2
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers)

# 前向传播
output = model(input_data)
print(output.shape)  # 输出：torch.Size([32, 10, 10])

CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED是一个在使用CUDA加速的深度学习框架中常见的错误。它表示在调用cublasCreate()函数时出现了未初始化的错误。这个错误通常与分类模型运行过程中的数据集标签相关。

解决这个问题的方法可以有以下几种：
1. 检查数据集标签是否正确。确保标签的范围与模型期望的范围一致。例如，在某个十分类任务中，标签应该从0到9而不是从1到10。
2. 确保在调用模型之前使用model.cuda()将模型移动到GPU上。这个步骤是为了确保模型在GPU上运行而不是在CPU上运行。
3. 减小batch_size，以减少内存占用。将batch_size设置为较小的值，例如4，并重新运行程序。
4. 检查CUDA和cuDNN版本是否与深度学习框架要求的版本匹配。确保安装的CUDA和cuDNN版本与框架要求的版本兼容。

通过检查数据集标签、正确移动模型到GPU、调整batch_size和检查CUDA和cuDNN版本，您应该能够解决CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>