cuda error: cublas_status_exec

这个错误是由于 CUDA 库的 Cublas 模块执行失败引起的。可能是由于计算机硬件或软件配置不兼容或不正确，导致 CUDA 操作出现问题。需要检查计算机配置，确认 CUDA 安装是否正确，并检查 CUDA 代码是否有错误。

相关问题

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>

CUDA error: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR when calling `cublasSgemm

CUDA error: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR when calling `cublasSgemm`指的是在调用`cublasSgemm`函数时发生了内部错误。这个错误通常与CUDA和GPU相关的计算问题有关。

这个错误可能有多种原因，例如：
- GPU驱动程序版本与CUDA版本不兼容。
- GPU内存不足。
- 硬件问题导致的GPU错误。

解决这个问题的方法包括：
1. 确保你的CUDA版本和GPU驱动程序版本是兼容的。你可以查看CUDA文档或GPU制造商的网站来获取兼容性信息，并根据需要更新驱动程序或CUDA版本。
2. 检查你的GPU内存使用情况。如果内存不足，可以尝试减少批处理大小、减少模型参数或使用更小的模型来减少内存需求。
3. 检查你的GPU是否存在硬件问题。你可以尝试在其他机器上运行相同的代码，或者尝试使用其他的GPU来排除硬件问题。