ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错

最新推荐文章于 2025-06-23 22:47:07 发布
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分类专栏： 环境搭建 linux 文章标签： ubuntu pytorch
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文章讲述了在Ubuntu20.04系统中，PyTorch运行时遇到CUDA初始化错误的问题，解决方法包括检查系统休眠设置、使用`sudomodprobenvidia_uvm`和禁用系统休眠。

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title: torch.cuda.is_available()报错 # 标题
subtitle: ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错 #副标题
date: 2023-11-29 # 时间
author: BY ThreeStones1029 # 作者
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tags: pytorch #标签

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一、前言

ubuntu20.04，跑代码，系统自动休眠后，程序被异常终止，再次运行后报错

/home/***/anaconda3/envs/nnunet/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py:107: UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)

二、解决方法

想来想去，明明下午还能正常运行，晚上回来看发现系统自动进入休眠了，代码被终止了，尝试重新运行发现报错，但理论上应该没问题的，除了系统休眠了一次。经过搜索在torch官网找到解决方法。

sudo rmmod nvidia_uvm
sudo modprobe nvidia_uvm

运行完成后就能正常使用cuda了。

三、设置系统不进入休眠

3.1.查看当前系统休眠状态

systemctl status sleep.target

image-20231129193623002

可以看到系统是设置了会自动进入休眠的，状态为loaded

3.2.设置不休眠

重新设置让它不进入休眠

sudo systemctl mask sleep.target supend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

3.3.再次查看休眠状态

systemctl status sleep.target

image-20231129194114450

变成masked即可

三、参考

1.userwarning-cuda-initialization-cuda-unknown-error-this-may-be-due-to-an-incorrectly-set-up-environment-e-g-changing-env-variable-cuda-visible-devices-after-program-start-setting-the-available-devices-to-be-zero/129335

2.ubuntu20.04禁止自动休眠的几种方式
可以到我的博客查看ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错

【报错】UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount().
qq_43739296的博客
09-13 6139
参考：https://stackoverflow.com/questions/66371130/cuda-initialization-unexpected-error-from-cudagetdevicecount。服务器重启后，使用显卡的程序突然不能运行了，运行。
torch.cuda.is_available()UserWarning: CUDA initialization: CUDA driver initialization failed错误
weixin_45929435的博客
08-10 1255
CUDA initialization: CUDA driver initialization failed错误
ubuntu系统5090的显卡安装pytorch的GPU提示错误CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu
xiangfengl的专栏
06-23 160
在linux系统ubuntu系统里安装的GPU的pytorch测试GPU时提示如下错误信息。PyTorch CUDA状态: False。
在import torch 时遇到报错： CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu.
m0_51994267的博客
10-15 5651
可以看到两者版本不一致，问题就出在这，如果你用nvidia-smi查看的版本低于你用nvcc -V查看的版本，在你执行import torch时就会报错CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu.然后你在虚拟环境里面输入nvcc -V查看你的运行的CUDA版本，我的就是11.3版本，v11.3.58。第一种就是你在虚拟环境里输入nvidia-smi,然后就如下图所示，显示我的是10.1的版本。，然后直接双击安装。
UserWarning: CUDA initialization: CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu.
weixin_44945850的博客
03-19 1937
UserWarning: CUDA initialization: CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu.
使用torch报错 UserWarning: CUDA initialization: CUDA driver initialization failed
weixin_40264313的博客
04-11 2157
安装torch时选择的cuda版本和驱动版本不兼容，可以从官网查看cuda版本对应的驱动版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html。使用nvidia-smi查看当前的驱动版本：发现驱动版本440.82可以使用cuda10.2。使用pip uninstall torch卸载之前安装的torch1.8.1+cu111,重新安装torch(版本为torch1.8.1+cu102)，上述报错解决。
机器学习训练模型环境配置注意事项-CUDA、pytorch\torch
weixin_44673707的博客
08-18 1478
这里写自定义目录标题机器学习训练模型环境配置注意事项-CUDA、pytorch\torchpytorch和torchCUDA与pytorchCUDA和pytorch之间的版本对应模型训练过程中安装三者踩坑 机器学习训练模型环境配置注意事项-CUDA、pytorch\torch 机器学习入门了解必要工具CUDA、pytorch、torch之间的关系和简介，以及版本之间的对应关系。（训练模型时由于配置环境出错而导致踩坑的次数不少，特此记录） pytorch和torch Pytorch的历史可以追溯到2002年诞
UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error
weixin_42228294的博客
08-22 3303
一次学校断电引发的事故： UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally
Windows安装GPU版pytorch报错： UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an
YennyMarx的博客
03-28 5864
Windows安装GPU版pytorch报错： UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero.
UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up……
weixin_48319333的博客
12-07 5472
实验室服务器崩了好几次之后，CUDA突然用不了 通过上面的命令，一直都是，并伴随下面的报错信息重装pytorch和CUDA也无济于事，后面查到是因为ubuntu在suspend出现的问题，重启服务器物理机就可以了。重启，问题解决。
电脑睡眠之后程序停止，提示CUDA unknown error
print_lzp的博客
12-31 561
【代码】【无标题】
linux无法休眠
kangseung的博客
03-11 541
我自己的ROG笔记本，休眠唤醒特别特别久，关机也慢，我换了6.2的内核，问题就好了。而且之前看LOG 并没有异常，可能就是内核与硬件兼容性比较差导致的。Linux笔记本无法休眠，或者休眠时间特别长，关机时间特别长。可以尝试修改内核，换别的版本测试一下。
解决CUDA initialization: CUDA unknown error问题
yxh505613923的博客
08-01 1728
该错误原因是linux系统从suspend状态开启后，联系不上gpu。如果运行后还是不行，只能重启了。
【最全装机实测记录】Win10和Ubuntu18.04下配置深度学习环境CUDA10+休眠无法唤醒
xiaolouhan的博客
01-15 1414
本文主要是记录自己装机过程，之前一直在用Ubuntu 16.04 1. Ubuntu18.04安装和配置 利用rufs软件配置Ubuntu18.04启动盘(强烈建议，其他的如UltraISO/Universal USB Installer会有些问题)； 按照默认流程，fat32格式化并制作ubuntu启动优盘； 设置BIOS(开机时按BackSpace/Delete/F10/F12等键)，...
centos7系统下，NVIDIA驱动安装，cuda安装，但无法找到命令，chatglm启动报错。
lei826229707bo的专栏
06-06 2422
最近我自己安装了centos7系统，然后在系统上部署了chatglm环境，开始运行还是挺好的，但在我后面升级gcc和安装向日葵之后，再次启动就出现了报错，报错详情如下：（gcc升级也失败了）重新进入系统后，找到之前下载的显卡驱动，重新安装，安装完重启。但运行cuda driver 命令是，提示找不到命令。等所有命令运行完，没有需要卸载的软件后，重器电脑。未发现问题，选择重新安装驱动尝试一下。运行nvidia smi时报错。
pycharm 环境配置常用命令
weixin_43528481的博客
12-28 2968
1.如何查看自己Pycharm里面是否安装torch 以及自己torch cuda cudnn的版本 在pycharm的terminal终端直接输入下列语句 import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) 在pycharm里面查看自己的python环境的版本号 terminal终端： import sys print(sys.version) pyt
(base) ubuntu@ubuntu-Z390-UD:/home$ nvidia-smi Unable to determine the device handle for GPU0000:02:00.0: Unknown Error (base) ubuntu@ubuntu-Z390-UD:/home$ nvcc -v nvcc fatal : No input files specified; use option --help for more information
最新发布
07-11
<think>我们正在处理一个关于NVIDIA GPU的错误报告，具体错误是"Unable to determine the device handle for GPU 0000:02:00.0: Unknown Error"。根据提供的引用，这个问题通常可以通过重启服务器来解决。但是，我们还需要考虑其他可能的原因和解决方案。 首先，根据引用[1]和[2]，用户遇到这个错误时，通过重启服务器（使用命令`sudo shutdown -r now`）解决了问题。引用[2]还提供了`lspci`命令的输出，显示GPU设备（0000:1a:00.0）的VGA控制器信息，但头部类型未知，并且内核驱动使用的是nvidia，内核模块包括nvidiafb, nouveau, nvidia_drm, nvidia。这提示我们可能是驱动问题。 引用[3]则指向了一篇博客，详细介绍了nvidia-smi的使用，但并没有直接解决这个错误。不过，它提醒我们，nvidia-smi是NVIDIA系统管理接口，用于监控和管理GPU设备。 用户的问题是在Linux系统中运行代码时，使用`nvidia-smi`命令出现了上述错误。用户可能希望检查GPU状态或CUDA环境，但无法获取信息。 我们需要分析可能的原因： 1. 驱动问题：可能是NVIDIA驱动没有正确加载或崩溃。 2. GPU设备被其他进程占用或处于休眠状态。 3. PCIe连接问题（如重新插拔设备或电源问题）。 4. 系统需要重启以恢复GPU。 根据引用[1]的解决方案，重启服务器通常可以解决。但我们也应该提供其他解决方案，以防重启无效。 步骤： 1. 首先，尝试重启服务器，因为这是已知有效的解决方案。 2. 如果重启无效，检查驱动状态。 3. 检查GPU是否被内核识别（使用lspci）。 4. 重新加载NVIDIA驱动模块。 具体操作： 1. 重启服务器（如引用[1]）： ```bash sudo shutdown -r now ``` 2. 如果重启后问题依旧，检查NVIDIA驱动模块是否加载： ```bash lsmod | grep nvidia ``` 如果没有输出或输出中没有nvidia模块，则说明驱动没有加载。 3. 尝试重新加载驱动模块： ```bash sudo rmmod nvidia_drm nvidia_uvm nvidia sudo modprobe nvidia sudo modprobe nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_drm ``` 然后再次检查`nvidia-smi`。 4. 检查PCI设备： ```bash lspci -vnn -s 0000:02:00.0 ``` 将0000:02:00.0替换为你的GPU地址（用户错误信息中的地址是0000:02:00.0）。检查输出中是否有关于NVIDIA设备的信息，以及驱动是否绑定（Kernel driver in use: nvidia）。 5. 如果以上步骤都不行，考虑重新安装NVIDIA驱动。 另外，用户可能还想检查CUDA编译器（nvcc）的版本，但注意，如果驱动有问题，CUDA可能也无法正常工作。在解决驱动问题后，可以通过以下命令检查： ```bash nvcc --version ``` 总结：优先尝试重启，然后逐步检查驱动状态和PCI设备信息。 注意：在服务器上执行重启命令会导致服务中断，请确保在合适的时间操作。 根据引用，重启是最直接的解决方案，因此我们首先推荐重启。如果重启无效，再按照后续步骤排查。 生成相关问题： 1. 如何检查NVIDIA驱动的安装状态？ 2. 如何重新安装NVIDIA驱动？ 3. 如何检查GPU的PCIe连接状态？ 4. 如何查看CUDA版本？ 5. 除了重启，还有哪些方法可以恢复GPU设备？ 回答结构： 1. 解释错误原因：通常是由于驱动未正确加载或GPU设备状态异常。 2. 提供解决方案：首先重启，然后逐步排查。 3. 给出具体命令。 4. 提醒用户注意备份和重启的风险。</think>### NVIDIA SMI "Unable to determine device handle" 错误分析与解决 这个错误通常表示系统无法与指定GPU（0000:02:00.0）建立通信，可能由以下原因导致： #### 主要原因分析 1. **驱动崩溃或未完全加载** NVIDIA驱动可能未正确初始化或运行时崩溃，导致无法访问GPU设备[^1][^2]。 2. **GPU休眠状态异常** 设备可能进入不可恢复的低功耗状态（如D3cold），需完全重置电源[^1]。 3. **PCIe总线问题** 硬件连接不稳定或PCIe配置错误（如BIOS设置不当）[^2]。 4. **内核模块冲突** 多个驱动模块（如`nouveau`开源驱动与官方`nvidia`驱动）冲突[^2]。 #### 解决方案（按优先级排序） **1. 首选方案：完全重启系统** ```bash sudo shutdown -r now # 等待3-5分钟后重连 ``` ▸ **有效性**：90%的类似案例可通过重启解决[^1] ▸ **原理**：重置GPU电源状态并重新加载驱动模块 **2. 驱动模块手动重置（若重启无效）** ```bash # 移除驱动模块 sudo rmmod nvidia_drm nvidia_uvm nvidia # 重新加载核心模块 sudo modprobe nvidia sudo modprobe nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_drm # 验证状态 lsmod | grep nvidia # 应显示nvidia相关模块 ``` ▸ 注意：需关闭所有使用GPU的进程 **3. PCIe设备强制复位** ```bash # 查找设备地址 lspci -D | grep NVIDIA # 示例输出：0000:02:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 2204 echo 1 | sudo tee /sys/bus/pci/devices/0000:02:00.0/remove echo 1 | sudo tee /sys/bus/pci/rescan ``` **4. 深度排查步骤** ```bash # 检查PCI设备详情 sudo lspci -vv -s 0000:02:00.0 # 检查内核日志 sudo dmesg | grep -i nvidia # 验证持久化模式 sudo nvidia-smi -pm 1 # 启用持久模式 ``` #### 预防措施 1. **禁用冲突驱动**：在`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`添加： ```conf blacklist nouveau blacklist nvidiafb ``` 2. **更新固件**：升级主板BIOS和GPU固件 3. **驱动版本匹配**：确保CUDA工具包与驱动版本兼容（通过`nvcc --version`和`nvidia-smi`对比） > **关键提示**：若设备显示`Unknown header type 7f`（引用[2]），通常表明PCI配置空间损坏，必须硬件复位[^2]。
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