针对你遇到的错误信息“ailed call to cuinit: cuda_error_no_device: no cuda-capable device is detected”,这通常意味着你的系统没有检测到任何支持CUDA的GPU设备。以下是一些可能的解决步骤: 确认系统是否支持CUDA: 首先,确保你的系统具有NVIDIA的GPU,因为CUDA是NVIDIA的并行
(tf3.8) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite>bandwidthTest.exe [CUDA Bandwidth Test] - Starting... Running on... cudaGetDeviceProperties returned 100 -> no CUDA-capable device is detected CUDA error at C:/dvs/p4/build/sw/rel/gpgpu/toolkit...
尽量代码里不要去修改CUDA_VISIBLE_DEVI CES 变量,用系统默认里面自带的。 如果必须指定卡ID,需要注意1/2/4规格下,指定的卡ID与实际分配的卡ID不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误,可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量,或者用以下代码测试,查看结果是否返回的是True。 import torchtorch.cuda...
no CUDA-capable device is detected Join Now Login 0 batu_man 10y 0 Then I run ln@ln-HP-Z420-Workstation:/$ nvidia-smi -a ===NVSMI LOG=== Timestamp : Thu Sep 10 18:59:29 2015 Driver Version : 352.41 Attached GPUs : 1 GPU 0000:05:00.0 Product Name : Quadro K2000 Product...
When running a program, you encounter an error similar to the following:1. 'failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected' 2. 'No CUDA-
DW_CUDA_ERROR: Platform: cannot acquire cuda context: no CUDA-capable device is detected terminate...
no CUDA-capable device is detected,或者GPU is lost 出现以下问题,程序只能运行一次,而且每运行一次显卡就不见了,出现以下情况,只能重启才可以再次检测到: 最后解决: 我本来安装的是cuda9.0 但是(下面显示是10): 起初是因为说他表示最高可以到达cudaV10,最后检查驱动发现真的安装了V10驱动,他是不匹配V9的:...
failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 这就有点奇怪了,刚开始以为是程序停止了但GPU还被占用,于是用nvidia-smi查看了一下,发现报错 Unable to determine the device handle for GPU 0000:01:00.0: GPU is lost. Reboot the system to recover this GPU ...
no CUDA-capable device is detected？为什么在py文件中执行就报错，第二天到公司，执行第一次也不报错...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 100 → no CUDA-capable device is detected Result = FAIL nvidia-smi returns this: ===NVSMI LOG=== Timestamp : Sun Apr 14 13:26:22 2019 Driver Version : 425.31 CUDA Version...