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已解决RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo
2024-02-25 14:00:06Python资料围观1167次
这篇文章介绍了已解决RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo,分享给大家做个参考,收藏Python资料网收获更多编程知识
报错分析
当运行以下代码出现报错:
# self.opt.gpu_ids = ["1"]
torch.cuda.set_device(self.opt.gpu_ids[0])
报错信息如下
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal
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.
报错完整截图
报错的信息告诉我们,编号"1"是无效的设备序号。但我使用的设备属于单机多卡,是有编号为"1"的显卡的。
解决方法
检查报错代码前面执行过的程序,特别是导入第三方库部分,发现利用os
库指定了该程序可见的GPU编号及数量,即:
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
因此,注释掉os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
后,重新运行程序,顺利解决bug~
相关技巧
Pytorch设置GPU编号
- 在终端中运行python程序时设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py
- 在python代码中设置
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' # 使用编号为1的显卡
- 在python代码中使用函数
torch.cuda.set_device
设置
import torch
torch.cuda.set_device("1")
检查GPU是否可用
import torch
torch.cuda.is_available() # 判断是否可以使用gpu计算
显示当前可用的GPU数量
import torch
torch.cuda.device_count() # 显示gpu数量
结尾
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