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"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。
报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1 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_loca...
报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1 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_loca...
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...
importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch....
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 ...
torch.cuda.device_count()返回2，但torch.load(model_path，map_location='cuda:1')抛出一个错误因为...
torch.cuda.device_count() 返回可得到的GPU数量。 class torch.cuda.device_of(obj) 将当前设备更改为给定对象的上下文管理器。 可以使用张量和存储作为参数。如果给定的对象不是在GPU上分配的,这是一个无效操作。 参数:-obj(TensororStorage) – 在选定设备上分配的对象。
device = torch.device("cuda") x = x.to(device) # 将张量移动到 GPU # 张量运算 a = torch.tensor([1.0, 2.0]) b = torch.tensor([3.0, 4.0]) c = a + b # 加法 d = torch.matmul(a.view(1, 2), b.view(2, 1)) # 矩阵乘法 ...
classtorch.cuda.device(idx) 更改所选设备的上下文管理器。 参数: idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可用的GPU数量。 classtorch.cuda.device_of(obj) 将当前设备更改为给定对象的上下文管理器。