遇到RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal 错误时,这通常表明你的程序试图访问一个不存在的CUDA设备。以下是一些可能的解决步骤和考虑因素,帮助你解决这个问题: 1. 检查CUDA设备是否正确安装 首先,确保你的机器上安装了NVIDIA GPU以及CUDA Toolkit。你可以通过命令行工具来检查CUDA是否安装成功,并列出可用...
RuntimeError: cuda runtime error (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...
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. 网上解决方法(TransVG接口不长这样): device = torch.device('cuda:1') 如果...
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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。
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。
在指定用第几块GPU的时候,在代码开头输入了 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)
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal device = torch.device('cuda:1') 报错内容: RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal 虽然这里没显示,但是切换CUDA,可以看到确实在使用英伟达显卡。
在使用 GPU 云运算技术时,遇到日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”的错误,可以通过检查设备序号、初始化设备、更新驱动程序、检查硬件问题等方式来解决,如果以上方法都无法解决问题,则可能需要进一步排查其他原因。 希望以上内容对你有所帮助,如果你还有其他问题,请随时提问。
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...