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...
错误 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 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
错误原因:GPU资源占用太大 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) config.gpu_options.allow_growth = True 找到如下红的的这句话,在这之前加上如上三行代码,在session前约束占用空间。能够使得tensorflow占用资源降至70%,当然也...
针对你遇到的CUDA错误,这里有一些可能的解决步骤和解释,帮助你进行调试: 确认CUDA设备序号是否正确: CUDA设备序号通常是从0开始的,如果你的系统中有多个GPU,确保你指定的设备序号与系统中的GPU编号相匹配。 在PyTorch中,你可以使用以下代码来检查可用的GPU设备: python import torch print(torch.cuda.device_count(...
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcurand.so.7.0 locally I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 8 modprobe: ERROR: ../libkmod/libkmod.c:556 kmod_search_moddep() could not open moddep file...
RuntimeError: CUDA error: CUDA-capable device(s) is/are busy or unavailable 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_BL...
原因:没有指定GPU,导致内存不足 解决办法: 第一步:需要指定GPU,代码头部添加如下代码: importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 第二步:限制当前脚本可用显存,代码头部添加第一行,session 语句进行如第二行的修改 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) ...
2019-03-11 11:26:53.354507: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:1131] failed to enqueue async memcpy from host to device: CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED: initialization error; GPU dst: 0x7fc4f4b62900; host src: 0x7fc77b201a00; size: 4=0x4 ...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 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. Compile withTORCH_USE_CUDA_DSAto enable device-side assertions. ...