通过上述步骤,你应该能够解决RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:2这个错误,并确保你的模型在正确的CUDA设备上运行。
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...
修改了classes参数, 但是最后一个filters参数没修改，出现相同的错误，改掉之后就ok了
报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1 原因:在使用Pytorch加载模型时报错。加载的模型是用两个GPU训练的,而加载模型的电脑只有一个GPU,所以会出错。 解决:model = torch.load(model_path) 改为:model = torch.load(model_path, map_loca...
报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1 原因:在使用Pytorch加载模型时报错。加载的模型是用两个GPU训练的,而加载模型的电脑只有一个GPU,所以会出错。 解决:model = torch.load(model_path) ...
importtorch# 检查可用的GPU设备数量device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如上所示,我们使用了torch.cuda.device_count()函数来检查可用的GPU设备数量。如果返回值大于...
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。
2. Usage - Cupti 12.8 documentation CHUNer：CUDA Profiling: CUPTI Activity API 详细解析 CHUNer：...
RuntimeError: points_in_polygons_forward_impl: at param 2, inconsistent device: cuda:0 vs cuda:2 Reproduces the problem - error message Traceback (most recent call last): File "/home/psdz/PYH/paper2/mmrotate-0.3.3/tools/train.py", line 194, in main() File "/home/psdz/PYH/pape...
2.显卡,显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么? 关于显卡驱动与cuda驱动的版本匹配 Table 1. CUDA 11.6 Update 1 Component Versions 结论:尽量将显卡驱动升级到新的,因为显卡驱动向下兼容cuda驱动 显卡:GPU 显卡驱动:驱动软件,类比声卡驱动,摄像头驱动 ...