CUDA error 8: invalid device function
遇到这种问题:很可能是cuda编译运算的架构,与你当前的显卡不符合。虽然可以编译通过,但是运行时却会出现错误。
解决办法:
'--gpu-architecture=compute_61', # change compute_70 -> compute_61
'--gpu-code=sm_61', #change sm_70 -> sm_61
遇到这种问题:很可能是cuda编译运算的架构,与你当前的显卡不符合。虽然可以编译通过,但是运行时却会出现错误。
解决办法:
'--gpu-architecture=compute_61', # change compute_70 -> compute_61
'--gpu-code=sm_61', #change sm_70 -> sm_61
目录 CUDA error: device-side assert triggered 错误原因 解决方案 结论 -------------------- CUD
先单独创建一个py文件用于测试cuda是否配置正确 print(torch.cuda.is_available()) 运行后输出的是True,这代表你的cuda已经
当使用torch.view()时 -------------------- 出现 RuntimeError: invalid argument 1: input is no
用pytorch训练时报的错 在loss.backward时报错 估计应该是loss出现了异常值。 网上其他答案: 问题: RuntimeError: CUDA e
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 报错信息 Traceback (most re
原因 报错的原因是,在pytorch中做损失函数计算时,标签为(batch,height,width),如果类别为10类,那么其中的值应该 为 0~9,即: 0<=
遇到这种问题:很可能是cuda编译运算的架构,与你当前的显卡不符合。虽然可以编译通过,但是运行时却会出现错误。 解决办法: '--gpu-architecture=
在运行cuda程序时发生报错,出现 RuntimeError: CUDA error (10): invalid device ordinal 造成这个错误的原因主要是
两张卡跑的train,在本机一张卡上test不了 结果很简单,直接将 `model.module` 拿出来就行了 因为之前双卡用的parallel def _
2019-03-28 16:18:25.717636: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:300] fa
还没有评论,来说两句吧...