import torch print(torch.cuda.device_count()) 这段代码会输出系统中CUDA设备的数量,根据你的错误信息,输出应该是1。 3. 使用torch.load函数并设置map_location参数 为了避免这种错误,你需要在加载模型时使用torch.load的map_location参数,将模型映射到现有的CUDA设备或CPU上。例如,如果你想将模型加载到CUDA设备...
而断言的细节,就是判断用户输入的 GPU 编号是否合法。 调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前...
原因:在使用Pytorch加载模型时报错。加载的模型是用两个GPU训练的,而加载模型的电脑只有一个GPU,所以会出错。 解决:model = torch.load(model_path) 改为:model = torch.load(model_path, map_location='cuda:0') 如果是4块到2块:就把map_location改为:map_location={'cuda:1': 'cuda:0'}...
而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的...
site-packages/torch/serialization.py", line 85, in _cuda_deserialize device, torch.cuda.device_count())) RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device...
在Python交互式环境中,导入torch包后,使用命令torch.cuda.device_count()检查当前系统中可用的GPU设备数量 如果返回值大于0,则表示是GPU版本 可以使用torch.cuda.get_device_name()命令查看每个设备的名称。 例如,如果返回值为1,并且使用torch.cuda.get_device_name(0)命令返回GPU设备的名称,则说明是GPU版本 ...
(1). 线性层 (2). 卷积层 (3). 批标准化层 (4). 随机失活 (5). 层标准化(nlp 常用) (6). 嵌入层 (7). 激活函数 2. 其它功能 (1). 在 cuda 上运算 (2). 训练模式与推理模式 (3). 保存/读取模型 (4). 打印模型或者模型参数 3. 一个简单实例 0. 引言 上一节,我们使用的都是单独的...
🐛 Describe the bug The torch.cuda.device_count function utilizes a LRU cache of size 1, but because it has no arguments, underlying state changes in environment variables can cause an this function to report its cache value instead of th...
查看gpu显卡数量的函数是 A. torch. cuda. device_count() B. torch. cuda. is_available() C. ten
解决:在torch.load中加入map_location,指定一块卡 分类:问题汇总 好文要顶关注我收藏该文微信分享 Liang-ml 粉丝-3关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 «卷积神经网络的感受野(receptive field) »论文复现01. RestainNet posted @2023-10-16 14:54Liang-ml阅读(207) 评论(0)编辑 ...