在我尝试把数据集输入到网络后，在计算损失函数步骤后面出现了这个错误。
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 158, in
main()
File "train.py", line 121, in main
loss.backward()
File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py", line 487, in backward
torch.autograd.backward(
File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 197, in backward
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`
下面是对应的代码片段
for epoch in range(epochs):
# train
net.train()
running_loss = 0.0
train_bar = tqdm(train_loader, file=sys.stdout)
for step, data in enumerate(train_bar):
images, labels = data
optimizer.zero_grad()
# images = torch.stack(images, dim=1)
logits = net(images.to(device))
loss = loss_function(logits, labels.to(device))
** loss.backward()**
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.item()
train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1,
epochs,
loss)
我看到其他回答是数据集分类数量和模型分类数量不一致，但是我不理解这是什么意思，请问怎么修改,万分感激。
是你的GPU内存不足导致的，计算损失函数的梯度时，要分配足够的 GPU 内存，但是现在内存不够用了，就出错了。
降低 batch size ，比如：
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
或者用 GPU 量化：用低精度的 GPU 数据类型，比如 half，可以节省 GPU 内存。
还可以选择使用更小的模型、使用 CPU 进行训练。
在亏本点，换个大GPU,
这个错误消息表明 CUDA 运算时内存分配失败。可能的原因有：
GPU 内存不足：如果你的 GPU 内存不够，尝试减少数据集的大小或者降低模型的复杂度。
选择的 GPU 是否支持 CUDA：请检查你的 GPU 是否支持 CUDA 并且安装了相应的驱动程序。
该模型是否使用了 GPU：请确保将模型以及数据从 CPU 转移到 GPU 上，如下所示：
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
该错误一般是由于 GPU 内存不足导致的。在 PyTorch 中，计算损失函数的梯度并反向传播（backward）的过程可能会消耗大量的 GPU 内存。如果 GPU 内存不够，则无法完成该过程，从而出现该错误。
解决该错误的方法是：
1.减小数据集的大小，减少 GPU 内存占用。
2.使用更小的网络模型。
3.尝试通过分批处理数据来减小单次 GPU 内存占用（比如，通过将数据分成多个小批量，并逐批进行训练）。
如果上述方法都不能解决问题，可以尝试使用更大的 GPU 或将代码运行在 CPU 上。
这个错误是因为你在使用 CUDA 运行时出现了 CUDA 内存分配错误，而 CUDA 内存分配错误通常是由于 GPU 内存不足导致的。
具体来说，损失函数的计算过程中可能需要大量的内存空间，如果你的 GPU 内存不够用，那么 CUDA 就会抛出这个错误。
要修复这个错误，可以尝试以下几种方法：
减少数据集的大小：如果你的数据集很大，可以减小它的大小来减少 GPU 内存的使用。
使用较小的网络：如果你的网络非常大，可以使用较小的网络来减少 GPU 内存的使用。
使用 GPU 限制：可以使用 torch.cuda.max_memory_allocated() 和 torch.cuda.max_memory_cached() 来限制 GPU 的内存使用。
使用硬件限制：如果你有多块 GPU，可以使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来限制可用 GPU 的数量。
你这个报错应该是显存不够用了啊，你可以把batchsize减小一些 或者 到显存大一些的卡上再跑跑看。然后对于你说的数据集分类数量和模型分类数量不一致的问题，你不太理解。我给你解释一下：分类的时候肯定会涉及类别标签，这里就有两个维度，一个是训练数据集的标签 以及 模型的分类类别数，比如数据是猫、狗、大象三分类，那么可以认为分类id为0-猫、1-狗、2-大象，那么对应到分类模型就是1x3的输出，id0为猫的概率、id1为狗的概率、id2为大象的概率。希望对你有所帮助。
看到这个错误信息，可以得知是一个 CUDA 相关的错误。CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误通常是因为 GPU 内存不足引起的。
有几种方法可以尝试解决这个问题：
调整 batch size: 使用较小的 batch size 可以降低 GPU 内存的使用量。
限制 GPU 内存使用量：可以使用 torch.cuda.empty_cache() 函数在使用完 GPU 后清空 GPU 缓存，从而限制 GPU 内存的使用量。
降低模型的复杂度：如果模型太复杂，可以尝试降低模型的复杂度以减少 GPU 内存的使用量。
可以尝试这些方法中的一个或几个，看看哪个方法对于您的情况是有效的。
您可以尝试重新安装CUDA驱动程序，以解决此问题。首先，您需要确保您的系统上安装了最新版本的CUDA驱动程序，然后您可以尝试重新安装CUDA驱动程序，以确保您的系统上安装的是最新版本的CUDA驱动程序。此外，您还可以尝试更新您的显卡驱动程序，以确保您的显卡驱动程序是最新版本的。