有时候,即使所有设置都正确,由于系统状态或硬件问题,CUDA可能仍然无法正常工作。 尝试重启您的系统,看看问题是否得到解决。 如果问题仍然存在,可能需要检查硬件连接、驱动程序更新或其他系统级问题。 综上所述,解决 torch.cuda.is_available(): false torch.cuda.device_count(): 0 的问题通常需要从系统支持、CUDA安装、PyTorch版本兼容性、...
基本上，没有人会将大段的C语言代码全部塞入 main() 函数，更好的做法是按照复用率高，耦合性低的...
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。 PS. 官方推进使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]的形式来设定使用的 GPU 显卡。 参考链接...
print("Total GPU Count:{}".format(torch.cuda.device_count())) #查看所有可用GPU个数 print("Total CPU Count:{}".format(torch.cuda.os.cpu_count())) #获取系统CPU数量 print(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) #获取GPU设备名称 NVIDIA GeForce GT 1030 print("GPU Is Avail...
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'}...
因为：即使对bn设置了 requires_grad = False ，一旦 model.train() ，bn还是会偷偷开启update（ model...
Maybe if CUDA_VISIBLE_DEVICES is empty, then it could return False immediately (at least for guard functions like torch.cuda.is_available() or torch.cuda.get_device_count()). I'm specifically nulling out CUDA_VISIBLE_DEVICES to prevent a...
🐛 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...
1.2 CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型。CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。 各代显卡、CUDA、上层库之间的关系 ...