因为代码中包含了.cuda()函数，这个函数是将数据转移到GPU上进行计算的，如果没有GPU，则会出现错误。...
根据您的需求,您可以通过以下两种方式使该模型支持 CPU 部署: 移除CUDA 相关代码并使用 CPU 版本的 PyTorch 在代码中将tensor.cuda()改为tensor.cpu()。除此之外,如果您的 PyTorch 安装是 CPU 版本的,代码就可以在 CPU 上运行了。如果您当前的 PyTorch 安装是 GPU 版本的,则需要进行以下操作,从而安装 CPU 版...
第二种就是 在加载模型的时候 看到 load 看到就变成上边的形式就行了
Mac m1 用DDIM抽样方法出现Torch not compiled with CUDA enabled报错。已解决进入stable-diffusion-webui文件夹,在mac终端下执行find . -name "ddim.py"命令发现文件位置在./repositories/stable-diffusion/ldm/models/diffusion/ddim.pycd进入该目录,用vi编辑文件,将里面的cuda一律换为cpu,按esc输入:wq保存即可。
─➤ python -m example.iv_resnet50_export_into_pytorch_tensorRT_model_all WARNING: [Torch-TensorRT TorchScript Conversion Context] - CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c...
'_initialized'是因为盼pytorch的版本太新了么 pytorch 分享1赞 cuda吧 abswerliu 3060 stable diffusion跑图CUDA不停报错而且随着不同的折腾,报错信息也有差别,有“Torch use Cuda DSA",有'Torch not compiled with CUDA enabled', 还有好像是torch can no use GPU(已经不能复现,忘了具体措辞),总之针对每一个...
(“cuda”iftorch.cuda.is_available()else“cpu”) 然后将程序中所有的.cuda() 更改为 .to(device)。然后运行程序即可。 后续开坑计划:CPU的效率确实是没有GPU高的,安装了GPU驱动却没有用起来是很难受的一件事情,所以后续打算卸载掉CUDA11.0安装和torch配套的低版本CUDA,然后 ...
这种情况就是自己的设置运行设备为GPU 但是本地的机子有没有GPU 有两种方法。一般会在初始化的时候就设置了是否用GPU 改成使用 CPU就行 第二种就是 在加载模型的时候 看到 load torch.load(xxx, map_location=torch.device('cpu')) # 这是终端报错提示我使用的格式 ...
─➤ python -m example.iv_resnet50_export_into_pytorch_tensorRT_model_all WARNING: [Torch-TensorRT TorchScript Conversion Context] - CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c...
在代码中将tensor.cuda()改为tensor.cpu()。除此之外,如果您的 PyTorch 安装是 CPU 版本的,代码就可以在 CPU 上运行了。如果您当前的 PyTorch 安装是 GPU 版本的,则需要进行以下操作,从而安装 CPU 版本: pip uninstall torch pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu-f https://download.pyt...