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...
当我们说 torch.device("cuda") 时,我们实际上是在指定张量应该存放在 GPU 上,并使用 CUDA 进行计算。 如果你有多个 GPU,你可以通过指定 GPU 的索引来选择其中一个,例如 torch.device("cuda:0") 表示第一个 GPU,torch.device("cuda:1") 表示第二个 GPU,依此类推。 示例 假设你有一台装有 NVIDIA GPU...
Err, first you can try move with torch.cuda.device(device): to the beginning of create_trt_engine in tensorrt/utils.py. If that does not works, You can set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 when convert your model with cuda:0 and do inference on cuda:1. I do not have a host with multiple ...
与CPU相比,英伟达Geforce RTX 4070拥有5888个CUDA cores,对应46个多元处理器(Multiprocessors),每个多元处理器可以运行多个CUDABlock,具体取决于CUDA块所需的资源,每个CUDA Block可以运行最多1024个线程,每个线程都可以进行独立计算。而每个内核在一个设备上执行,CUDA 则可以支持同时在一个设备上运行多个内核,因此使用GPU...
Device0:"Tesla M2070"CUDA Driver Version/ Runtime Version5.5/5.5CUDA Capability Major/Minor version number:2.0Total amount of global memory:5.25MBytes (5636554752bytes) GPU Clock rate:1147MHz (1.15GHz) Memory Clock rate:1566Mhz Memory Bus Width:384-bit ...
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而,在使用CUDA进行开发时,有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因,以及如何解决它。 错误原因 "cuda error: device-side assert triggered"错误通常发生在CUDA的核函数内部。它...
CUDA三种前缀分别用于在定义函数时限定该函数的调用和执行方式,如下: (1)_host_int foo(int a){}与C或者C++中的foo(int a){}相同,是由CPU调用,由CPU执行的函数 。 和我们平常写的函数是一致的。 __host__ int foo(int a) { return 1;
importtorch# 指定使用的多块GPU设备device=torch.device('cuda:0,1,2,3') 1. 2. 3. 4. 上述代码中,我们通过将多块GPU设备的名称(‘cuda:0,1,2,3’)传递给torch.device()函数来指定使用的多块GPU设备。 综上所述,我们可以将以上三个步骤整合起来,形成如下的代码: ...
例如,如果您只有一块GPU,但代码中指定了第二块GPU(索引为1的设备),就会出现这个错误。 设备未正确初始化:在某些情况下,GPU设备可能未正确初始化或未被正确识别。 驱动程序或CUDA版本不兼容:您的GPU驱动程序或CUDA版本可能与您的代码不兼容。 解决方法为了解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤: 检查GPU设备数量:...
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 1 but torch.cuda.device_count() is 1. 问题:服务器上多块卡,使用其中一张训练的模型,在本地预测的时候报错。 解决:在torch.load中加入map_location,指定一块卡 分类:问题汇总 好文要顶关注我收藏该文微信分享...