PyTorch RuntimeError: 无可用的CUDA GPU 解决方案

最新推荐文章于 2025-05-28 08:14:07 发布
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本文介绍了如何解决在使用PyTorch时遇到的'RuntimeError: No CUDA GPUs are available'错误，包括检查CUDA驱动和工具包、GPU驱动、CUDA设备，以及如何切换到CPU模式。

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PyTorch RuntimeError: 无可用的CUDA GPU 解决方案

当在使用PyTorch进行深度学习任务时，有时可能会遇到"RuntimeError: No CUDA GPUs are available"的错误。这个错误通常表示系统中没有可用的CUDA GPU设备，而PyTorch默认使用CUDA来加速计算。在本文中，我将为您提供一些解决这个问题的方法。

  1. 检查CUDA驱动程序和CUDA工具包的安装

首先，您需要确保您的系统上安装了正确的CUDA驱动程序和CUDA工具包。您可以通过以下命令检查CUDA驱动程序的版本：

!nvcc --version

您还可以使用以下命令检查PyTorch是否正确安装了CUDA工具包：

import torch
print(torch.cuda.is_available
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Pytorch RuntimeError: No CUDA GPUs are available解决方案
weixin_43178406的博客
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本文主要介绍了使用Pytorch产生错误提示：RuntimeError: No CUDA GPUs are available的解决方案，希望能对使用Pytorch的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三
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RuntimeError: No CUDA GPUs are available报错解决
SYBYy6的博客
04-14 9637
当程序中存在时， torch._C._cuda_init() 报错RuntimeError: No CUDA GPUs are available。 首先考虑两点： 1、torch是否是gpu版本 2、在下方语句所在文件，添加cuda检测 ****.to(device) cuda检测 torch.cuda.device_count() torch.cuda.is_available() torch.cuda.device_count() 3、继续百度 ...
深度学习：RuntimeError: No CUDA GPUs are available
weixin_44575717的博客
03-26 7317
提前声明： 我的环境里面已经安装torch，而且cuda版本与安装环境是匹配的，但就是出现了这个错误。 测试(使用cuda必须要做的测试)： 环境没有问题，GPU也是可用的，但为什么依然报错。 解决方法： 因为我的电脑上只有一块GPU，因为我们的装备和程序员装备的差异，所以要更改GPU的使用个数。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 讲这里的1改为0，使用第一块GPU进行训练就可以啦~ os.environ["C..
RuntimeError: No CUDA GPUs are available (python与torch版本匹配，且正确安装cuda版本的torch,但仍然报错)
qq_45063777的博客
05-20 269
【代码】RuntimeError: No CUDA GPUs are available (python与torch版本匹配，且正确安装cuda版本的torch,但仍然报错)
AMD显卡运行AI程序 遇到RuntimeError: No CUDA GPUs are available，解决方法
fengtajiang的博客
03-21 1602
根据网上的资料，PyTorch并不直接支持AMD显卡进行GPU加速。这是因为PyTorch的GPU加速依赖于CUDA，而CUDA是NVIDIA的专有技术，不支持AMD显卡。因此，如果你的电脑装有AMD显卡，你将无法使用PyTorch的GPU加速功能。简而言之，AMD显卡不能运用CUDA ，于是RuntimeError: No CUDA GPUs are available不过，这并不意味着AMD显卡的用户无法使用CUDA。你可以选择安装PyTorch的CPU版本。
RuntimeError: No CUDA GPUs are available
qq_40486652的博客
02-12 4058
RuntimeError: No CUDA GPUs are available 问题描述 使用pytorch进行模型训练，结果发现没有可用的CUDA GPU，而实际电脑上是有的 尝试了网上常见方法，比如检测CUDA是否可用之类的方法均无果 问题解决 偶然间找到了这篇博客升级显卡驱动，尝试一番后刚好解决了我的问题，如果你在尝试了问题描述中的方法还未能解决你的问题，不妨像我一样升级一下显卡驱动程序，这并不能保证解决你的问题，不过也是一种值得尝试的方法 首先查看一下可用的显卡驱动，进行驱动程序查看以及安装
RuntimeError：No CUDA GPUs are available
weixin_45079618的博客
05-11 9901
首先检验cuda和cudnn的安装是否有问题： import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.device_count()) True 1 则cuda和cudnn的安装没有问题，但是运行python脚本或者在jupyter notebook中仍会报错： RuntimeError：No CUDA GPUs are available 注意：这可能不是环境和配置的问题，而是代码里面出了问题，如果你的代码里面有：
以前运行没问题却突然出现RuntimeError: No CUDA GPUs are available
CheCacao的博客
10-17 1104
得到：Unable to determine the device handle for GPU 0000:01:00.0: GPU is lost. Reboot the system to recover this GPU。在命令行先输入【cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI】再使用【nvidia-smi】命令。输出结果为0和false，于是我开始检查cuda。再次运行python程序，gpu也没有问题了。重启电脑，再次尝试更新驱动，成功了。
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
最新发布
shejizuopin的博客
05-28 928
本文系统介绍了PyTorch中常见CUDA显存不足问题的解决方案。文章首先分析了显存溢出的四大原因：批量过大、模型复杂、显存碎片化及数据类型不当。随后提出包含8种具体措施的优化矩阵，涵盖基础策略（批量调整、梯度累积）、模型优化（剪枝量化、轻量模型）、高级管理（混合精度、显存监控）和数据优化（DataLoader配置、输入尺寸调整）。每种方法均附代码示例和性能对比数据，如混合精度训练可节省50%显存并提升速度10-20%。最后提供验证流程和常见问题解答，建议优化路径为：先调批量/梯度累积，再考虑模型轻量化，最
基于Pytorch运行中出现RuntimeError: Not compiled with CUDA support此类错误解决方案
rothschild666的博客
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基于Pytorch运行中出现RuntimeError: Not compiled with CUDA support此类错误解决方案及基于Pytorch中安装torch_geometric可以命令模式安装方法
RuntimeError:No CUDA GPUs are available
qq_41876456的博客
12-15 5470
出现问题 解决问题 只需要在跑的py文件的前面加上 torch.cuda.current_device() torch.cuda._initialized = True 就可以正常训练了 反思 找了好多博客,都没有解决这个问题,感觉有时候就会很容易陷入自我怀疑中,逐渐变得暴躁. 但是呢,解决的办法就只有一个一个去尝试,总会解决的 遇到错误也不是我的错,可能是代码或者环境的问题,合理归因吧 ...
[ERROR] RuntimeError: No CUDA GPUs are available
Ms_WangH
09-19 975
RGB-D代码运行错误 RuntimeError: No CUDA GPUs are available 测试： print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.is_available()) 输出： 0 False # 若显示 1 TRUE，则在代码前加入torch.cuda.empty_cache()语句可解决，（来源网络，未验证） 修改代码： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
解决RuntimeError：No CUDA GPUs are available
m0_46382722的博客
11-25 6637
解决RuntimeError：No CUDA GPUs are available
pytorch 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. Compile with `TORCH_USE
03-30
### 解决方案 当遇到 `RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal` 的问题时，通常是因为指定的 GPU 设备编号无效或者不可用。以下是详细的解决方案： #### 1. 验证设备编号的有效性 在设置 `args.device = torch.device('cuda:' + str(args.gpu_id))` 之前，应先验证 `gpu_id` 是否有效。可以通过以下方法获取可用的 GPU 数量并确认其范围是否合法[^1]。 ```python import torch def validate_gpu_id(gpu_id): if not torch.cuda.is_available(): raise RuntimeError("No CUDA devices available.") num_gpus = torch.cuda.device_count() if gpu_id >= num_gpus or gpu_id < 0: raise ValueError(f"Invalid GPU ID {gpu_id}. Available GPUs are from 0 to {num_gpus - 1}.") validate_gpu_id(args.gpu_id) ``` 如果未通过上述校验，则说明当前环境不支持所选的 GPU 编号。 --- #### 2. 启用同步调试模式 为了更精确地定位错误发生的位置，可以启用同步执行模式。这会强制每个 CUDA 调用立即完成后再继续后续操作，从而提供更加准确的堆栈跟踪信息[^3]。 将以下环境变量添加到程序启动前： ```bash export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ``` 对于 Python 程序内部实现方式如下所示： ```python import os os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1' ``` 此配置有助于捕获异步报告中的潜在问题，并给出更为清晰的调用路径提示。 --- #### 3. 检查多线程或多进程场景下的资源竞争 某些情况下，在多线程或分布式训练环境中可能会引发此类异常。这是因为多个线程尝试同时访问相同的 GPU 导致冲突所致[^4]。因此建议采取措施避免这种情况的发生，比如显式分配不同的设备给各个工作单元；另外也可以考虑利用 `torch.multiprocessing.spawn()` 方法来创建子进程而非手动管理它们之间的协调关系。 --- #### 4. 更新驱动与库版本兼容性检查 确保安装的操作系统、NVIDIA 显卡驱动以及 PyTorch 版本之间相互匹配也很重要。旧版驱动可能无法完全支持新特性丰富的框架功能集，进而造成意想不到的行为表现形式之一便是抛出类似的运行期错误消息。定期查阅官方文档了解最新推荐组合列表不失为一种明智之举[^2]。 最后附上一段完整的修正示范代码供参考： ```python import os import torch # Enable blocking mode for better debug info. os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1" if __name__ == "__main__": try: # Validate and set up the desired GPU as active device. args = type('', (), {})() # Mock argument object. setattr(args, "gpu_id", 0) def check_and_set_device(gpu_idx): if not torch.cuda.is_available(): print("CUDA unavailable! Falling back to CPU...") return torch.device("cpu") total_devices = torch.cuda.device_count() if 0 <= gpu_idx < total_devices: dev_name = f'cuda:{gpu_idx}' print(f'Setting default tensor type on {dev_name}') return torch.device(dev_name) else: raise IndexError( f"Selected GPU index ({gpu_idx}) out of range." ) args.device = check_and_set_device(getattr(args, "gpu_id")) # Example usage with tensors. sample_tensor = torch.rand((5,), dtype=torch.float).to(args.device) print(sample_tensor) except Exception as e: import traceback traceback.print_exc() ``` --- ###
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