检查CUDA代码是否有语法或逻辑错误: 虽然这通常不会导致 invalid device function 错误,但确保 CUDA 代码没有语法错误是一个好习惯。 仔细检查 CUDA 内核函数的定义和调用,确保没有逻辑错误。验证CUDA内核是否针对正确的GPU架构进行编译: CUDA 内核需要针对特定的 GPU 架构进行编译。如果编译的内核与当前 GPU 架构...
最近在跑一个程序，一直报RuntimeError: CUDA error: invalid device symbol错误，错误如下：我使用的环境是Python3.7，torch1.4.0，cuda10.2 我确信程序肯定没有问题，就是环境的事情，google了所有的解决方法，全部都不行，崩溃。但是我肯定是cuda版本不合适，于是我用开启了更换cuda版本的漫长之路。
最近在跑一个程序,一直报RuntimeError: CUDA error: invalid device symbol错误,错误如下: 报错内容 我使用的环境是Python3.7,torch1.4.0,cuda10.2 版本情况 我确信程序肯定没有问题,就是环境的事情,google了所有的解决方法,全部都不行,崩溃。但是我肯定是cuda版本不合适,于是我用开启了更换cuda版本的漫长之路。我...
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...
RuntimeError: CUDA error (10): invalid device ordinal,在运行cuda程序时发生报错,出现 RuntimeError:CUDAerror(10):invaliddeviceordinal 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。在配置信息中,程序是1,我改成0就可以正常运行了。 ...
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') 如果是别的代码,可能把1改成0就行,看自己显卡卡号。 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 ...
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。
当您在运行基于CUDA的程序时遇到“invalid device ordinal”错误,这通常意味着您尝试访问的GPU设备编号超出了实际存在的范围。在本文中,我们将探讨这个问题的原因以及如何解决它。
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 (exchangeDevice at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549628766161/work/aten/src/ATen/cuda/detail/CUDAGuardImpl.h:28) 很大可能是你GPU参数设置的不正确。比如你只有2个GPU,但是你在训练模型时,把GPU的参数设置成4,就会出现上面的错误。