CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()解决方法

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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#人工智能 #深度学习 #python

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CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions……
猿小白的博客
03-12 621
在wsl2+anaconda中安装pytorch-gpu 始终输出结果为False.
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()【已解决】
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围炉夜敲的博客
10-18 1万+
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()【已解决】
Unexpected error from cudaGetDeviceCount 错误解决
m0_58514502的博客
11-30 710
第一，检查服务器gpu线有没有插错，最上面一根插第一个gpu，第二根按顺序插，我这次第一个问题就是把第二根线插到了第一个gpu。第二，检查线有没有插紧，每根线插进口子后，用力捅一两下，最后再用手电筒检查一下。1.注意看清后面Error的提示，根据提示去进行改错，这次我就是因为搜的时候发现都是标题这个错误，没认真看Error后面的提示，导致费力去更新驱动，配环境，浪费了一两周时间。总的来说，出现101这个错误很有可能跟硬件有关，别去改环境，改驱动了。自此，此次错误解决，满是辛酸泪的教训啊。
CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount解决方法
cnzzs的博客
10-11 2774
最近训练新增A100，gpu服务器，安装完cuda后突然出现torch无法正常使用，提示CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()错误，如下图所示:登录后复制 UserWarning: CUDA initialization: Une...
CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()
Cai_zi_heng的博客
03-25 2497
这是由NVIDIA NVML驱动程序/库版本不匹配引起的，如何解决呢？
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()
weixin_50232758的博客
04-21 356
与驱动版本完全一致（包括小版本号），然后。
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount().解决方案记录
ojzha的博客
01-15 3780
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount().
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount().的解决方案
2401_89491077的博客
09-16 452
2.检查CUDA版本是否兼容，使用nvidia-smi查看显卡目前能支持的CUDA版本，确保安装的pytorch对应CUDA版本<=显卡目前能支持的CUDA版本.1.确保显卡驱动是否正确安装，运行。,如果正常输出，则没问题。
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some解决方法
xiangfengl的专栏
06-12 1226
1.这个包nvidia-fabricmanager重新安装对应兼容版本（如我这里需要安装535.230.02版本），然后把自动更新禁用掉。另外要保证这个服务正常运行nvidia-fabricmanager，可以设置开机自动启动，2.查看服务器用的系统是ubuntu22.04 查看命令是 cat /etc/issue ，然后到官网下载。上了,通过搜索发现,A系列显卡或者H100如果需要使用NVLink或者NVSwith进行连接,需要安装。经过一番折腾,发现驱动与CUDA都能正常运行,那问题就只能出在。
CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions bef
qq_39337332的博客
06-12 316
安装fabricmanager。
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount().
11-06
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()通常是由于CUDA驱动程序或CUDA工具包的问题引起的。这可能是由于CUDA版本不兼容或CUDA驱动程序未正确安装等原因引起的。如果您使用的...
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 802: system not yet initialized (Triggered internally at ../c10/cuda/
03-26
[^1]: RuntimeError: CUDA error: initialization error Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess on network.to(device) operation [^2]: 参考：Error 802: system not yet initialized CUDA 11.3 - ...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 142
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 273
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 358
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 35
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1521
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 461
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
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