针对您提出的问题“failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected”,这里是一些详细的解决步骤,帮助您逐一排查和解决问题: 确认CUDA驱动和运行时库已正确安装: 首先,确保您的系统上已经安装了NVIDIA GPU的驱动程序和CUDA工具包。您可以通过NVIDIA官网下载适用于您GPU型号的最新...
调试Whisper时,不管执行什么命令都会报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 问题 这个错误通常意味着CUDA运行时检测到了某些问题,例如尝试访问不存在的内存地址或尝试在CUDA内核中进行非法操作等。可能的原因包括: CUDA设备内存不足,因此无法分配所需的张量。您可以尝试使用更小的张量或释放其他不必...
failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable deviceisdetected 一开始以为是自己没有把cuda安装好,在排查安装问题,发现没有问题后重启电脑,运行 importtensorflow as tf sess= tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 这个是测试代码,可以查看GPU是否能正常运行 重启电脑后...
如果遇到"Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False"错误,我们使用map_location=torch.device('cpu')参数将模型参数保存在CPU上加载。 这个示例代码演示了一个实际应用场景,其中我们根据CUDA的可用性加载模型并正确处理"Attempting to deserialize object on a CUDA ...
cuda/cuda_driver.cc:789] failed to allocate 3.42G (3672196864 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory 2021-09-18 02:00:50.128384: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:789] failed to allocate 3.08G (3304977152 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY...
报错信息: 原因: 利用CPU版本的tensorflow时调用了cuda,可能是因为服务器行装了cuda及cudnn 解决方案: 在脚本的开头添加如下代码
checkCudaResult(cuMemcpyHtoD(global_a, (void*)(ptr), count * SIZE)); We are able to map the pointer defined in the kernel file in line 65 successfully, but while copying the memory we are facing this error. Should we be allocating any memory to the pointer def...
CUDA error at C:\dvs\p4\build\sw\rel\gpgpu\toolkit\r12.2\demo_suite\bandwidthTest\bandwidthTest.cu:255 code=100(cudaErrorNoDevice) “cudaSetDevice(currentDevice)” I have carefully checked the environment variable configuration and found no issues. I also attempted to reinstall CUDA and ...
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:948] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 620M, pci bus id: 0000:01:00.0) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0. can i change configuration to 2.1 ? or my drive will not wo...
TensorFlow学习笔记 速记2 报错:failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE 版本: tensorflow-gpu 原因: 在创建session时没有使用我想让它用的gpu 解决方案: 1. 在python程序中: 1 2 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 2. 运行时: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ...