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首先，你需要了解这些错误的原因，然后针对具体的问题进行排查和解决。下面我会分步骤为你提供可能的解决方案。
第一步：检查GPU兼容性
确保你的PyTorch版本、CUDA版本和cuDNN版本是兼容的。例如，如果你使用的是PyTorch 2.1，那么你需要一个与之兼容的CUDA版本，比如CUDA 10.1。你可以在这里查看官方兼容性表。
第二步：更新依赖库
确保所有相关的库都是最新版的，特别是PyTorch、CUDA、cuDNN和torchvision。你可以使用pip安装最新版的库，或者从源码编译安装。这里是一个例子，如何使用pip安装：
pip install --upgrade torch torchvision
第三步：检查数据加载器
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9773) exited unexpectedly这个错误通常是因为数据加载器中的某个工作线程崩溃了。这可能是由于数据预处理过程中出现了错误，或者是内存不足。尝试调整num_workers参数，减少数据加载器的工作线程数量，看是否可以解决问题。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=your_batch_size, shuffle=True, num_workers=2)
第四步：检查显卡资源
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED表示使用的CUBLAS函数不被当前设备支持。这可能是因为你尝试在一个只支持单精度运算的GPU上执行双精度运算。确保你的模型和计算都是在适当的精度（float32或float64）上运行。
第五步：内存管理
在多卡训练时，确保你的模型、数据和优化器都在同一张GPU上分配内存。使用.to(device)将它们移动到正确的设备上。另外，检查是否有显存泄漏，这可能导致内存耗尽。在每次迭代结束后，释放不必要的临时变量。
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001).to(device)
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 清理缓存
del inputs, labels, outputs, loss
第六步：日志和调试
开启PyTorch的调试模式，这可能会提供更多的错误信息，帮助你定位问题：
import os
os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"
第七步：检查代码
确保你的代码没有潜在的无限循环或其他逻辑错误。如果有多个进程或线程，确保它们之间的同步正确无误。
第八步：WSL环境
WSL（Windows Subsystem for Linux）可能会有性能上的限制。尽管它可以在Windows上运行Linux应用程序，但某些特性可能不如原生Linux环境稳定。建议你在纯Linux环境中测试，看看是否还会遇到同样的问题。
第九步：硬件问题
最后，考虑检查硬件连接，确保所有的GPU都正常工作，没有物理损坏或者其他硬件故障。
如果以上步骤都不能解决问题，我建议你创建一个最小可复现问题的代码示例，并附带详细的环境描述，这样其他人可以在GitHub上创建一个issue，或者在Stack Overflow等社区寻求更专业的帮助。同时，也可以尝试在PyTorch的官方论坛上发帖，那里有很多活跃的开发者和用户，他们可能能帮你找到更具体的解决方案。
