这个问题是在测试数据时候遇到的，测试的数据是变长的，没有处理直接送进模型，
有看到说是一次性加载的数据太多（电脑不行），不过也确实一次性加载的数组是（1w+,1,512）
然后修改了一下dataloader的部分，变长改为定长了，就…完事了…改成定长是900,变长数据分割成N个900，最后余数就不要了
在GPU运行报错 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cubl
这个问题是在测试数据时候遇到的，测试的数据是变长的，没有处理直接送进模型， 有看到说是一次性加载的数据太多（电脑不行），不过也确实一次性加载的数组是（1w+,1,512）
CUDA error: CUBLAS\_STATUS\_EXECUTION\_FAILED when calling \`cublasSgemm 在模型测试的时候出现了这个问
pytorch出现报错： RuntimeError: CUDA error: CUBLAS\_STATUS\_ALLOC\_FAILED when calling `cub
报错场景： self.scores = nn.ParameterList() self.scores.append(Parameter(tor
写在前面（ 已解决） 记录一下很诡异的情况，实验室两台同样的电脑做服务器，相同的代码在一直使用的机子上是 ok 的，移到另一台配置好的电脑就开始在 `model=mode
环境: GPU2080ti ubuntu 18.04 python 3.6 cuda 11.1 cudnn 8.10 for c
问题： 最近在使用服务器跑分类模型时，出现了`RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when c
最近写代码，指定显卡的时候出现了`CUDA error：out of memory`的错误，用`nvidia-smi`命令查看发现该显卡并没有被占用呀，查了资料后才知道是调用的
两张卡跑的train，在本机一张卡上test不了 结果很简单，直接将 `model.module` 拿出来就行了 因为之前双卡用的parallel def _
以你之姓@
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「爱情、让人受尽委屈。」
Bertha 。
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