NumPy数组只能在CPU上操作,因此它无法直接处理位于GPU上的数据。错误消息“can't convert cuda:2 device type tensor to numpy”明确指出了这一点,意味着你正在尝试将一个位于CUDA设备2上的张量转换为NumPy数组,这是不被支持的。 2. 如何将CUDA设备上的张量转移到CPU上 要将CUDA设备上的张量转移到CPU上,你需要...
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...
后finetune,单卡的话正常,使用多卡报错 , 在运行到 bbox_deltas = torch.cat((xy_centers[None] - lt, rb - xy_centers[None]), dim=2).view(bs, n_boxes, n_anchors, -1) 时报了错误 Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:2 and cuda:0...
2、保存在GPU上,在GPU上加载 保存: torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载: device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) # Make sure to call input = input.to(device) on any input tensors that yo...
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。
device= torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else"cpu") 这段代码一般写在读取数据之前,torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象。torch.device包含一个设备类型(‘cpu’或‘cuda’)和可选的设备序号。如果设备序号不存在,则为当前设备。如:torch.Tensor用设备构建‘cuda’的结...