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。
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: 将其中 "cuda:1" 修改为 "cuda:0",程序将不在...
当你遇到 RuntimeError: 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。以下是一些解决此问题的步骤: 确认CUDA设备是否安装并正确配置: 确保你的机器上安装了NVIDIA GPU,并且已正确安装了CUDA Toolkit。 你可以通过运行 nvidia-smi 命令来检查CUDA设备是否可用。 检查代码...
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。而如果你台式机上只有一个GPU,也就是GPU0的时候,那么这个参数带进来的Location信息于你的台式机不兼容,就会发生找不到cuda device的问题了。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光...
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): ...
return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() else None, non_blocking) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal Process finished with exit code 1 这是我电脑的配置: GPU:NVIDIA GeForce MX130 CPU:Intel i5-10210U (8) @ 4.200GHz 请帮我解决这个问题。
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: ...
Pytorch 读取参数错误 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal,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
error [1] 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. My system is ZorinOS 16 which is based on ubuntu20.04 , I'm trying to use an Nvidia RTX 3060 GPU ...
pytorch出现下面的错误 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal (exchangeDevice at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549628766161/work/aten/src/ATen/cuda/detail/CUDAGuardImpl.h:28) 很大可能是你GPU参数设置的不正确。比如你只有2个GPU,但是你在训练模型时,把GPU的参数设置成4,就会出现上面的错误。