tensorflow显存不足报错CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED解决

最新推荐文章于 2024-08-01 21:22:04 发布
最新推荐文章于 2024-08-01 21:22:04 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： TensorFlow
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Accelerating/article/details/108332117

tensorflow显存不足报错CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED解决

TensorFlow执行，报显存不足错误，如下
在这里插入图片描述

解决方法

通过设定config为使用的显存按需自动增长，避免显存被耗尽，可进行有效的预防显存不足问题。

# 定义TensorFlow配置
config = tf.ConfigProto()
# 配置GPU内存分配方式，按需增长，很关键
config.gpu_options.allow_growth = True
# 配置可使用的显存比例
config.gpu_options.</
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
jacke121的专栏
03-17 2375
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 解决方法： 提取绑定cuda torch.rand(1, 3, 10, 10).cuda(7) 在训练时ok，只预测时结果不对。 >>> input = torch.rand(1, 3, 10, 10) >>> kh, kw = 3, 3 >>> weight = torch.rand(5, 3, kh, kw) >>> # offset shou...
CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`
qq_38178543的博客
01-08 1785
我出现过两次这个问题，原因分别来自于： ** embedding维度问题 词表问题 ** 我怎么找出来的原因？ 我把它放在cpu上运行，就会报错误的具体位置了，而不是报如题所示的这种很迷惑的错误。 举例1 torch.embedding import torch import torch.nn as nn position_embeddings = nn.Embedding(10, 128)#10在这里是边界，不是维度 position_ids = torch.arange(1, 11, dtype
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 解决办法
热门推荐
zhangyumengs的博客
06-02 1万+
训练facenet中的train_softmax.py时，出现了以下错误failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED这个是由于GPU的配置不对造成的。解决办法：config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Sessio...
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
WEXIA666的博客
09-02 2274
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED问题的解决 failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 报警告问题的解决 最近在跑keras的时候，发现配置好的cuda和cudnn，在tensorflow-gpu 2.3.0的情况下，老是会报出一个警告failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
xiongzai2016的博客
11-26 2539
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误解决方法
问题处理failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
smallwhite620451的博客
03-11 1021
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 报警告问题的解决 MY question：总是抱这个错，但是我的gpu并没有被占用，找了一些方法，网上最多的那种方法总是提示ConfigProto有问题 然后找到了下面的解决方法，虽然也会跳红色的 但是最后不会提示显存不足，会正常训练！如果有谁知道这个红色的部分怎么解决，望告知，谢谢！ 转自：https://www.tqwba.com/x_d/jishu/202284.html
Tensorflow2.0 之Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED问题
01-20
在TensorFlow 2.0中，用户可能会遇到一个与CuDNN相关的错误，即"Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED"。这个错误通常发生在尝试使用GPU资源时，尤其是涉及到CuDNN（NVIDIA CUDA Deep Neural ...
tensorflow-gpu版本运行出错：failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR
布布汪的博客
06-15 5838
2020-06-15 20:50:15.674461: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-06-15 20:50:15.675589: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUB
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)
10-04
引用和引用[2]中提到的错误信息 "RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`" 表明在调用CUDA相关函数时出现了内存分配失败的错误。这可能是由于所用的显卡内存...
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling ‘cublasCreate(handle)【pytorch err】
weixin_43537379的博客
05-20 2819
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling 'cublasCreate(handle) 问题描述 使用 pytorch 跑程序 环境没变，换了代码就报了这个错误 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling 'cublasCreate(handle)，尝试使用CPU运行，发现是可以跑通的，没有提示什么问题，但是换成GPU跑就不行了
【Error】CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling ‘cublasCreate(handle)’
Esperanto.的博客
08-02 934
GPU内存不足
【改bug】——RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`
qq_41488595的博客
11-25 6656
今天在跑vgg的时候碰到了这个bug，因为之前的模型都没有碰到这个bug，也一时无了头绪，就去网上找解决办法 这个老哥碰到的是分类数目与模型最后输出的数目不同 这个问题不是我的问题，下一个 这个老哥碰到的是有一个地方没有添加to(device) 这个问题不是我的问题，下一个 然后的解决办法就大多一样了，一直没有解决 求助万能的群友去了 去看了看，发现自己cuda是11.0版本，安装的torch是11.1cuda版本 之后去找了找老版本torch下载地址 安装，搞定（因为我这个电脑显卡比较垃圾，
解决：failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
Amigo_1997的博客
03-26 8576
今天测试tensorflow的GPU版本，但是发现一个问题同一个程序（卷积神经网络）为什么在anaconda里的jupyter里就可以飞速跑完，在使用anaconda环境的pycharm里面就会说显存不足呢？ 报错是：failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED（这就是显存不足的意思） 两个解决方案： （1） ...
解决错误：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`
qq_46080349的博客
10-23 4796
如标签的数量不等于网络输出通道的数量，即预测的输出类的数量。调整输出以匹配，它应该可以解决问题。1.减小batch_size。检查GPU内存，这个错误很可能是由于GPU的运行内存不够引起的。此外，可以使用如下命令格式来输出它的底层问题。5.上述方案都不能解决时候（2.更新GPU驱动程序。
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`问题解决
不撸先疯。
07-02 1万+
使用transformers包调用pytorch框架的Bert预训练模型时，使用正常的bert-base-cased在其他数据集上正常运行，但是运用Roberta的时候却一直报错：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`忙活了好几天也没查出是什么错误，网上一直提醒batch_size是否太大导致，修改为16->8->4->2都没有用。通过与其他数据集的对比，发现我在toke
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 报错 （解决方法）
Welcome
11-16 2061
1.报错 问题：（来自GCN_Keras-master代码） 在Pycharm运行GCN_Keras代码的时候，报错： ①Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令：AVX2 FMA 原因：成功解决Your CPU supports instructions that this TensorF.
讲解CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
牛肉胡辣汤
01-03 3450
和是在使用CUDA和CUBLAS库时经常遇到的错误。它们都与内存分配有关，前者表示CUBLAS库的内存分配失败，后者表示CUDA运行时库的设备内存不足。解决这些错误的方法包括确保系统中有足够的可用内存、减小内存分配请求的大小、优化内存使用以及使用更高容量或更先进的GPU设备等。在开发使用CUDA和CUBLAS库的程序时，了解这些错误的原因和解决方法将有助于更好地处理内存分配和管理，以提高计算性能和可靠性。希望本文对您理解和解决CUBLAS和CUDA的内存分配问题有所帮助。
【Pytorch】成功解决RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)
最新发布
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
08-01 9947
🚀 遇PyTorch CUDA内存分配失败？别怕！一文带你从根源解决`CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED`错误。通过检查显存、优化批处理、修改模型输出层及释放显存，轻松应对GPU内存挑战。实操示例助你上手快，让深度学习不再受阻！#PyTorch #CUDA错误 #内存优化 #深度学习
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)
12-06
该错误通常是由于GPU显存不足导致的。当GPU显存不足以容纳所需的张量时，就会出现此错误。这种情况下，程序会尝试在GPU上分配更多的内存，但是由于显存不足，分配内存的操作会失败，从而导致此错误。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法： 1. 减少批量大小(batch size)：减少每个批次中的样本数量，从而减少所需的显存。 2. 减少模型大小：减少模型中的参数数量，从而减少所需的显存。 3. 使用更小的模型：使用更小的模型，从而减少所需的显存。 4. 使用更高效的算法：使用更高效的算法，从而减少所需的显存。 5. 清理GPU显存：在训练过程中，可以使用torch.cuda.empty_cache()函数清理GPU显存，从而释放一些内存。 6. 增加GPU显存：如果GPU显存不足，可以考虑增加GPU显存。 另外，您提到的环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1可以强制同步GPU计算，从而更容易定位显存操作错误的代码行数。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值