GPU 版 TensorFlow failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
原因： 使用 GPU 版 TensorFlow ，并且在显卡高占用率的情况下（比如玩游戏）训练模型，要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存，否则可能会在开始训练的时候直接报错退 ...
原文：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)
训练arcface时报这个错误。 原来是因为类别数没有设置正确。 ...
2020-08-11 10:46 0 8618 推荐指数：
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CUDA报错： Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available. 以及：Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs.
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Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (11 vs. 0) CUBLAS_STATUS_MAPPING_ERROR
I0930 21:23:15.115576 30918 solver.cpp:281] Learning Rate Policy: multistepF0930 21:23:17.263314 31011 math_functions.cu:121] Check failed: status ...
首次运行tensorflow-gpu 1.0 报错 failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
发现博客： https://blog.csdn.net/u010752600/article/details/79534910 于是找到解决方法。 sud ...
解决 conda tensorflow failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
参考解决方案1：https://stackoverflow.com/questions/38303974/tensorflow-running-error-with-cublas 参考解决方案2：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues ...
【err】开启Persistence-M模式-Check failed: err == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) : Create cublas handle failed
前言 安装好CUDA、CUDNN、NVIDIA driver之后，使用mxnet框架的时候出现该错误，本文记录该问题的解决方法。 环境 ubuntu 16.04 MxNet Cuda9.0 Nvidia driver 384 error 解决方法 ...
Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (13 vs. 0) CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED
首先明确，这是make runtest的错误，所以一定不能是代码问题。一定是我的配置问题。虽然是segnet作者改得caffe，但是应该没有问题。不过我还是打算用官方的caffe跑一下 ...
CUDA Cudnn pytorch 安装及错误 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED解决
看我结论，大家试试看最后装pytorch看行不行，不行就去冲了PyTorch /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA，参考这个博主写的，先看显卡支持的最高CUDA版本，之后找一个较新的不管是安装CUDA cuDnn 还是PyTorch都按一个版本装就行 ...