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
RuntimeError:cuda runtimeerror(10) : invalid device ordinal at xxx 图1错误日志 原因分析 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...
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。
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。而如果你台式机上只有一个GPU,也就是GPU0的时候,...
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。
解决办法(举了个选两张卡的例子): CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 # 表示选择0,3这2张显卡 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 # 每个卡只能跑一个进程,所以填2 显卡数和进程数要对应就能解决。犯了很蠢的问题,希望大家能速通蠢问题。
importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2" 表示用第二块GPU,并且也只能看见第二块,然后输入: print('# GPUs = %d'% (torch.cuda.device_count())) 这时候输出的就是1(其实一共有4块) 至此应该不会有什么问题,但是问题出就出在后面的代码: ...
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。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0并试图将进程设置为 0 以外的设备。要解决这个问题,您可以运行 ...
device = torch.device('cuda:1') 报错内容: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/WQBin/Desktop/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorial
Describe the bug When trying the example_chat_completion.py it throws out CUDA error: invalid device ordinal . I can confirm I have CUDA environment up as CUDA Device Query reports back the nVidia 3090 with no problem and conda is activa...