AssertionError: CUDA unavailable, invalid device cuda 0 requested
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已经安装好了。
打开报错的程序,在主程序里面加入上面那一句:
print(torch.cuda.is_available())
然后把device改成cuda,默认是cuda0
然后运行问题就解决了。
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已经安装好了。
打开报错的程序,在主程序里面加入上面那一句:
print(torch.cuda.is_available())
然后把device改成cuda,默认是cuda0
然后运行问题就解决了。
anaconda里除了有python包之外(我们下载python可不就下载的这个包吗),还集成了很多数据分析用的包,不用我们再一一安装了。 如果在path里配置了anacon
<table> <tbody> <tr> <td><font>Pycharm中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0! </font></td>
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
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
wu@wu-X555LF:~$ nvidia-smi Sat Jul 27 14:07:04 2019 +----------------
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