参考资料:自己debug 首先,我报错的问题的文本是:RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered以及 Assertion `input_val >= zero && input_val <= one` failed 把这两个文本放在前面以便搜索引擎检索。下面说一下我的解决方案,因为问题解决过程中我没有逐步截图,所以有些步骤只能文字描述。 RCAN是超...
2. 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置可用的多个 gpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='4, 5' 3. 设置 device_ids model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[4, 5]).cuda() 然后就可以顺利使用多个 gpu 来跑模型啦,如果不按照上述几步来做,会报以下错误: AssertionError: Invalid device ...
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0' os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1号设备 设备名称为'...
你可以通过访问NVIDIA官方网站下载和安装CUDA工具包。 验证PyTorch是否与CUDA版本兼容: 确保你安装的PyTorch版本支持你的CUDA版本。你可以在PyTorch的官方网站或GitHub仓库中查找支持的CUDA版本。 如果发现版本不兼容,你可以重新安装一个与CUDA版本兼容的PyTorch版本。例如,使用以下命令重新安装PyTorch(以CUDA 11.3为例): ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [ROCm] CUDA_VISIBLE_DEVICES fallback option for device_count · pytorch/pytorch@be2cfda
FAIL: test_visible_devices (tests.test_set_visible_devices.TestVisibleDevices) --- Traceback (most recent call last): File "/tmp/MONAI/tests/test_set_visible_devices.py",...
export [-fnp][变量名称]=[变量设置值]。 -f 代表[变量名称]中为函数名称。 -n 删除指定的变量。变量实际上并未删除,只是不会输出到后续指令的执行环境中。 -p 列出所有的shell赋予程序的环境变量。 用处就是比如说我们在命令行测试的时候,因为是从脚本片段截取出来的,所以有很多全局变量,这时候我们直接可以在...
return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 according the error message show, this is an unknown CUDA error, maybe it is caused by wrong configuration. It's very weird! of course I install the GPU driver and configure the CUDA, even have trained many AI models. It is not make sense...
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID”# 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”#设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0' os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1”#设置当前使用的GPU设备仅为1号设备 设备名称为'/gpu...
importosimporttorch# from catalyst.data.sampler import DistributedSamplerWrapperos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"device_num=torch.cuda.device_count()print(device_num)# Ouput: 1 Environment Catalyst version: 22.04 PyTorch version: 2.2.1+cu118 ...