引自免费微信小程序：皆我百晓生
首先，你的报错信息显示 CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED 错误是在执行 cublasSgemm 函数时发生的，这是一个 CUDA 基础线性代数子程序库中的函数，用于执行矩阵乘法。这个错误通常是由于 CUDA 环境配置问题导致的。
关于你的问题，我有以下几个建议：
- CUDA 版本与硬件兼容性：确保你的 CUDA 版本与你的 GPU 型号兼容。尽管你安装了 CUDA 10.0，但 RTX 3050Ti 的驱动可能不完全兼容这个版本的 CUDA。你可以尝试升级到更高版本的 CUDA，如 CUDA 11 或 CUDA 12。
- 驱动版本：确保你的 NVIDIA 驱动是最新的，或者至少是与你安装的 CUDA 版本兼容的。你可以访问 NVIDIA 官方网站下载和更新驱动。
- Torch 和 Torchvision 版本：有时，特定的 PyTorch 和 Torchvision 版本可能与特定的 CUDA 版本不完全兼容。你可以尝试升级 PyTorch 和 Torchvision 到与你的 CUDA 版本兼容的版本。此外，确保你使用的 PyTorch 版本是支持多 GPU 的版本。
- 代码问题：关于代码中具体的报错，我建议检查
My_loss类的初始化函数。看起来它在创建时遇到了问题。确保你的损失函数可以正确地在 GPU 上运行，并且正确处理了多 GPU 环境中的计算分配问题。可能需要进行一些调整以适应你的训练环境。 - GPU 资源问题：在某些情况下，如果 GPU 资源不足（例如内存不足），也可能导致此类错误。确保你的 GPU 有足够的资源来运行你的网络。如果可能的话，尝试简化网络或减少批量大小以降低资源消耗。
- 清理 CUDA 环境：有时候，CUDA 环境可能会受到先前安装的版本或其他软件的影响。你可以尝试清理并重新安装 CUDA，确保按照官方指南进行操作。
如果以上建议都不能解决问题，我建议你查看该网络的官方文档或相关论坛，看看是否有其他用户遇到了类似的问题并找到了解决方案。此外，你也可以考虑联系该网络的开发者或维护者以获取更具体的帮助。希望这些建议能帮助你解决问题！
