训练作业失败,日志报出如下错误:可以从以下角度排查:请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了
一、PythonError 在Pytorch 读取参数时,报错 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal。 二、解决方法 造成这个错误的原因主要是本地只有一个GPU(GPU:0),而程序中使用 GPUs:1。 因此,在程序中找到定义 device 的地方,我的如下: 将其中 "cuda:1" 修改为 "cuda:0",程序将不在报错。
当你遇到“CUDA error: invalid device ordinal”错误时,这通常意味着你尝试访问一个不存在的CUDA设备。以下是针对这个问题的详细解答,包括可能的原因和解决方案: 1. 确认CUDA是否正确安装,并且CUDA驱动与显卡兼容 检查CUDA安装:确保你的机器上已经安装了CUDA Toolkit,并且安装过程没有错误。 验证驱动兼容性:访问NVIDIA...
立即体验 在运行基于CUDA的程序时,您可能会遇到“RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal”这样的错误。这个错误信息意味着您尝试访问的GPU设备编号超出了实际存在的范围。以下是解决此问题的方法: 问题原因 出现“invalid device ordinal”错误的原因可能有以下几种: 设备编号超出范围:您可能尝试访问的GPU设...
一、Python Error 在Pytorch 读取参数时,报错 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal。 二、解决方法 造成这个错误的原因主要是本地只有一个 GPU (GPU:0),而程序中使用 GPUs:1。 因此,在程序中找到定义 device 的地方,我的如下: ...
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. 网上解决方法(TransVG接口不长这样): ...
博主实在使用Pytorch分布式训练时遇到这个问题的,原因是程序中GPU数量和指定的GPU数量不一样导致的。底层查看之后,发现了问题。原来是Pytorch在参数保存的时候,会注册一个跟原来参数位置有关的location。比如原来你在服务器上的GPU1训练,这个location很可能就是GPU1了。
RuntimeError: CUDA error: invalid device function CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions. ...
paddlepaddle使用gpu训练提示cudaErrorInvalidDeviceFunction paddle加载模型,导读深度学习中模型的计算图可以被分为两种,静态图和动态图,这两种模型的计算图各有优劣。静态图需要我们先定义好网络的结构,然后再进行计算,所以静态图的计算速度快,但是debug比较的困难
我在服务器上(ubuntu14.04),运行smallcorgi/Faster-RCNN的tensorflow代码时候出现的问题,我的显卡是Tesla K40。 在百度后发现根本没有切实可行的方法,最后还是使用Google解决了问题,发现在运行代码时候在lib文件夹下面执行make操作的时候需要将make.sh文件进行修改,将arch参数从sm_37改为sm_35。为大家附上参数列表。