RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`

这个错误表示 CUDA 库中的 CUBLAS 库未被正确初始化。这可能是因为在调用 "cublasCreate(handle)" 函数之前没有调用 "cudaSetDevice(device_id)" 或 "cudaFree(0)" 函数。在初始化 CUDA 和 CUBLAS 库之前，请确保已设置正确的 CUDA 设备。

相关问题

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling cublasCreate(handle)

这个错误通常是由于CUDA运行时环境未正确初始化引起的。您可以尝试以下解决方法：

1. 确保您的显卡驱动已正确安装，并且与CUDA版本兼容。您可以访问NVIDIA官方网站获取最新的显卡驱动程序。

2. 确保您安装了与CUDA版本相对应的CUDA工具包。您可以在NVIDIA官方网站上找到适合您的CUDA版本的工具包。

3. 确保您的代码正确设置了CUDA环境变量。您可以通过在代码开头添加以下行来设置环境变量：

   import os
   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 设置要使用的GPU设备编号

如果您使用多个GPU设备，请根据需要更改设备编号。

4. 如果您使用的是conda虚拟环境，请确保您正确安装了CUDA工具包并在虚拟环境中启用了GPU支持。

如果上述方法都无法解决问题，可能是由于其他原因引起的。您可以尝试在搜索引擎或相关论坛中搜索类似问题的解决方案，或者提供更多详细的错误信息以便我能够更好地帮助您。

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)

当出现"RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)"错误时，这通常是由于CUDA初始化问题导致的。解决这个问题的一种方法是确保你在使用GPU之前正确地初始化了CUDA。

另一种可能的解决方法是检查你的代码是否正确地加载了所需的CUDA库。你可以尝试使用`nvidia-smi`命令来查看当前GPU的使用情况，确保GPU被正确地识别和分配。

如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试降低batch_size大小或者检查数据集的标签是否正确。有时候，数据集标签的对应问题也会导致类似的错误。

希望这些方法能够帮助你解决问题。如果还有其他相关问题，请继续提问。

相关问题:
1. 如何正确初始化CUDA？
2. 如何检查CUDA是否正确加载了所需的库？
3. 如何降低batch_size大小来解决CUDA错误？