解决RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cubla...

最新推荐文章于 2025-04-13 10:03:32 发布
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分类专栏： bug 文章标签： 深度学习 pytorch cuda
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解决RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cubla...


跑实验遇到了这个问题，一开始查资料发现有人说是因为维度可能不同，但是经过检查，不存在这个问题。
另外也有解决方法是加一句代码 torch.backends.cudnn.enabled = False，但是还没尝试，因为发现main.py文件和其他文件的CUDA device设置不同，更改一致后就没有问题了。

因此遇到这个问题也可以再check一下各个变量和model是否在同一个cuda device上。

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasGemmEx 解决方案
weixin_43178406的博客
06-12 8万+
本文主要介绍了RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasGemmEx 解决方案，希望能对学习pytorch的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
【PyTorch报错已解决】CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb
weixin_46234454的博客
05-05 4007
总结：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED 这个错误通常表示在调用NVIDIA的CUDA Basic Linear Algebra Subprograms (CUBLAS)库中的函数时出现了问题。具体来说，这里的问题发生在cublasSgemm这个矩阵乘法函数上。但是CUDA的报错信息并没有定位到具体的问题，所以转移到cpu上有助于我们定位问题。在cpu环境下，重新调试代码，找到真实的报错为。
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb
echoesooo的博客
05-13 6811
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`报错解决方法概览
【Error】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED when calling `cublasSgemmStridedBatched
最新发布
zhangqa123的博客
04-13 435
在我们实验室的服务器大概率是环境变量的问题，因为不同的虚拟环境设置以及最开始安装cuda和cudnn的时候会有设置环境变量的操作，跑的时候就会出错。
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasGemmEx( handle, opa, op
qq_40077295的博客
02-21 1858
如果改用yolov7官方自带的yaml文件，在相同的环境下是可以正常训练的，所以我认为可能torch和cuda版本是匹配的，没啥问题。2.我认为是gpu显存不够，然后我将 tarin.py 里面的 batch-size 不断调小，发现值为1时，可以正常训练一次，然后又会报这个错误，所以我更加认为是gpu显存的问题。（之前是觉得有点麻烦，所以也一直没试试），最后也成功运行了。这是我在利用yolov7进行训练时出现的问题，然后网上查了一下，原因很多，但大多数是说pytorch和cuda版本不匹配。
【报错】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasLtMatmul( ltHandle,
weixin_43301333的博客
04-01 5469
有可能你的GPU报错和我的一样，但是cpu报错不同，也就是实际导致错误的原因是不一样的。，超过了模型的embedding最大尺寸，可以在tokenizer设置。由于GPU上的报错一般都比较抽象。
【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul
baidu_41874367的博客
12-18 2441
最近在用BERT训练文本分类，报错RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul，百度一下都是when calling cublasSgemm，解决方法都很麻烦还不一定有效，google一下发现stackoverflow上一位老哥提到是GPU的问题。果断将batch_size调小，成功解决。
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemmEx
07-25
CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED 错误可能由多种原因引起，例如输入数据不正确、显存不足、CUDA 版本与驱动程序版本不兼容等。 以下是一些可能的解决方案： 1. 确保您的输入数据正确：检查输入矩阵的尺寸和数据...
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasLtMatmul
10-30
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...
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm
07-27
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...
【bug记录】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm
热门推荐
优快云认证：国家亿级造梦带师
09-08 2万+
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm 解决方案
dream6985的博客
10-14 2万+
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)` 解决方案
CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasLtMatmul
zgmaguoqing的博客
05-06 1515
遇到这个问题以后，在调试过程中无法查看tensor的数据。解决办法是打断点定位，定位到可以查看tensor数据的最后一句。即为问题出现的位置。跑实验时遇到这个问题。网上总结的原因：1不同模块对device设置不同的；2cuda和pytorch版本不匹配；3shape维度不匹配。我的代码中是FF.one_hot中指定的数大于向量长度了。
深度学习RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa,
SuiJiangPiaoLiu的博客
10-20 1万+
在使用GPU跑程序时，前面加载数据是没问题的，后面relu()开始报错，错误为： **RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`** 多处参考解决方案，发现应该是CUDA、torch、torchvision、python等版本兼容问题。
CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm（...）
weixin_45597980的博客
09-14 712
虽然网络训练20类，数据集10类还是可以把训练跑起来的，这样的情况就不能把训练跑起来了。所以只要去修改全连接层的最后汇集的类的数量就可以解决这个问题。我在网络上和GPT上搜索都是说什么版本错误，这个一定要注意，不要觉得版本很容易出现问题，在Debug的时候，版本是最后考虑的事情。希望可以帮助到你，我也是有点脑壳抽风所以才会出现这样的问题，如果能对看到的你Debug有帮助我也很开心。记录一下我的比较离谱的错误，如果有相同的问题可以参考一下。部分，这个部分表示了网络训练出来的类的数量是小于数据集中的数量的。
CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling ‘cublasSgemm’
qq_40974572的博客
06-16 4549
运行transformer模型是报错如题，1.减小batch size, 原因是调用cublas函数时会生成句柄，占用一定的内存，确保剩余内存够使用。2.gpu驱动版本和cuda、torch版本的匹配问题，低版本的gpu驱动，尝试换成11.0以下的cuda版本；高版本的驱动，可以换成11.0以上的cuda版本
神经网络训练RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle,
aizsa111的博客
07-16 269
神经网络训练错误：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`比如：人脸识别模型训练： metric用Arcface loss面的in_features与 out_features数量不匹配！
RuntimeError: CUBLAS error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
09-21
RuntimeError: CUBLAS error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED表示在调用cublasCreate函数时，CUBLAS库的状态未被正确初始化。这个错误通常是由于CUDA环境配置或代码中的错误引起的。解决这个问题的一种方法是确保正确初始化CUDA环境，包括正确安装CUDA驱动程序和正确设置CUDA环境变量。另外，还要确保使用的CUDA版本与PyTorch版本兼容。如果在使用nn.Linear函数时出现这个错误，可以尝试在调用前使用.cuda()方法将模型移动到GPU上。如果以上方法都没有解决问题，可能需要检查代码中是否有其他潜在的问题导致此错误。
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