エラーログ：
GPU を使用してプログラムを実行する場合、最初にデータをロードしても問題はありません。その後、relu() がエラーを報告し始めます。エラーは次のとおりです。 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when
callcublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)
多くの場所で解決策を参照すると、CUDA、torch、torchvision、python、およびその他のバージョンとの互換性の問題であることがわかります。各バージョンの対応する公式マップは次のとおりです:
公式リンク: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
問題が解決しました：
図の方法に従って環境の構成を完了します。
① conda を使用して関連ライブラリをダウンロードします。
公式リンク: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
#例如
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
pytorch: pytorch のバージョン番号は 1.2.0
torchvision: torchvision のバージョン番号は 0.4.0
cudatoolkit: cuda ツールのバージョン番号は 10.0
ノート！清華社のソースを使用していてソフトウェア パッケージをダウンロードできない場合は、公式ソースをソフトウェア ソースに追加して自分で検索できます。
注意: バージョンが新しすぎるため、多くのプログラムがサポートしていないか、互換性が低いため、プログラムを実行するために最新バージョンの CUDA をインストールすることはお勧めできません。
② pip を使用して関連ライブラリをダウンロードします。
公式リンク: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
#例如：
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0
pytorch: pytorch のバージョン番号は 1.2.0
torchvision: torchvision のバージョン番号は 0.4.0
③ コマンドの使用が遅いと感じる場合は、オフライン インストールを使用して関連ライブラリ ファイルをダウンロードできます。
リンク: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
cu101: CUDA バージョン 10.1
torch-1.4: torch バージョン 1.4.0
cp37: Python バージョン 3.7
これに従って、対応する独自のバージョンをインストールします。
次のコマンドを使用できます。
pip install torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
他のダウンロード ソフトウェアを通じてファイルをダウンロードし、ローカルにインストールすることもできます。
例: https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl Thunder またはブラウザでダウンロードします。
ローカルインストールコマンド:
pip install torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 自己存放的路径
最後に、バージョン間のコロケーションに注意する必要があり、バージョンが異なるとコードエラーや非互換性が発生し、さまざまな問題が発生します。！！
ご質問がございましたら、コメント欄にメッセージを残していただければ、すぐに解決いたします。ありがとう。