CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED: initialization error 之你的GPU是活的吗？？

最新推荐文章于 2024-07-16 22:43:02 发布
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分类专栏： python 文章标签： tensorflow GPU
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/107938315
在尝试运行深度学习任务时遇到CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED问题，GPU利用率始终为0，导致训练速度大幅下降。通过nvidia-smi检查发现GPU状态为inactive (dead)。在论坛中找到类似问题并尝试解决，重新安装驱动到430.34版本并启用PM模式，问题暂时解决。后续将持续关注GPU运行情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

刚执行的还没毛病，这次执行就半死了？？？？为何说半死？如下：

For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808
 
 

For Visual in deep learning QQ Group 629530787
 
 

I'm here waiting for you

Epoch 1/32
2020-08-11 16:14:08.692905: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcuda.so.1
2020-08-11 16:14:08.712758: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:318] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED: initialization error
2020-08-11 16:14:08.712878: I tensorflow/stream_execu
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【问题解决】failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected
qq_48185833的博客
07-04 3935
解决gpu无法连接启动的问题
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some解决方法
最新发布
xiangfengl的专栏
06-12 623
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 error: initialization errorCUDA kernel errors
weixin_49703270的博客
03-28 953
同个cell里如果还有外部验证集的Dataloader也不行，会报错，一定要把它放到另一个cell里运行（楼主用的是jupyterlab），同样也是放到Dataloader后！解决办法：调用GPU的代码，一定要放到创建好的Dataloader后！# 根据当前折划分训练集和验证集。# 创建 DataLoader。
RuntimeError: CUDA error: initialization error
weixin_44049220的博客
11-28 790
torch多进程初始化错误问题，试试开多进程之前加mp.set_start_method('spawn')
pygame.error: pygame is not initialized
CharonH的博客
05-30 695
pygame me
Python ArcGIS ArcPy 报错：RuntimeError: NotInitialized？
weixin_47173412的博客
06-02 1708
解决方案一：可能是arcgis license manager没有打开 1.打开计算机的【windows管理工具中】的【服务】，右键【arcgis license manager】dianxuan
/home/user/.conda/envs/vllm/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:128: 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/CUDAFunctions.cpp:108.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 False
03-20
错误代码802对应的是CUDA_ERROR_SYSTEM_NOT_READY，通常意味着系统层面的问题，比如驱动未正确安装、权限问题，或者NVIDIA相关服务未启动。 接下来，我需要考虑几个常见的原因： 1. **CUDA驱动问题**：用户的...
求助！Tensorflow2.3 GPU报错InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed.
qq_39254473的博客
08-19 9559
Tensorflow2.3 GPUTensorflowGPU新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 TensorflowGPU https://tensorflow.google.cn/install/gpu 新的
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
好的，我现在需要解决用户提到的CUDA初始化错误802的问题。首先，用户描述的错误信息是“Error 802: system not yet initialized”，...[^4]: CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED: initialization error 之你的GPU是活的吗？？
pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)
wwimhere的博客
03-07 1145
错误信息中的“Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.”这句提示显示错误可能和number of classes有关。我在跑cifar10类别时，创建网络部分把num_classes设置成了6。这个报错看似是CUDA的问题，其实并不是。检查代码发现，我的代码设置的分类类别错了。
PyTorch Dataloader报CUDA error: initialization error的解决方法
qysh123的专栏
04-13 2097
这里也就简单记录一下，和这篇博客说的类似：RuntimeError: CUDA error: initialization error_IMU_YY的博客-优快云博客 除了上面这个报错，还报了： During handling of the above exception, another exception occurred: 除了这篇博客的解决方法，还可以直接把num_workers这个参数删掉即可。例如我从 train_dataloader = DataLoader(dataset=t
failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE解决方法
01-06
问题描述 在anaconda虚拟环境下运行程序时，报错failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE. 单独测试import tensorflow，可以成功调用GPU。 用ncvv -V，或nvidia-smi，都可以正常看到CUDA安装版本，及GPU使用情况。 问题原因 上述分析说明，并非是GPU硬件、CUDA或TensorFlow-gpu安装问题，而应该是程序中的问题。 经检查，原因是在程序中，设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES为1，但所使用的工作站没有设备号为1的GPU。 原之所以这样设置，是因为之前用的是公司工作站，有多个GPU大家分
CUDA错误：cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED与CUDA error: device-side assert triggered
qq_17464457的博客
11-25 7301
在运行pytorch模型进行训练时，CUDA报错： "/pytorch/aten/src/THC/THCTensorScatterGather.cu:188: void THCudaTensor_scatterFillKernel(TensorInfo<Real, IndexType>, TensorInfo<long, IndexType>, Real, int, I...
解决CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
牛肉胡辣汤
11-17 2397
CUDA和cuDNN分别提供了GPU计算和深度学习领域的相关功能，它们之间存在几个主要的差异。CUDA主要是一个通用的GPU计算架构和编程模型，允许开发者以C/C++语言进行并行计算开发。而cuDNN则是一个专注于深度学习的GPU加速库，提供了高性能的深度学习算法实现和简化开发接口。两者的结合可以在深度学习任务中获得更好的性能和效率。
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED解决办法
weixin_44505185的博客
09-09 4649
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED解决办法
CUDA 相关错误
扶摇升的IT博客
08-06 4168
遇到过的 CUDA 相关错误汇总。 CUDA Error: initialization error 该错误产生的较大原因为CUDA驱动和CUDA工具包版本不兼容所致，每个CUDA工具包都有对应的CUDA驱动，新的CUDA驱动可以兼容老的COUA工具包，反之则可能出现该错误。升级CUDA驱动或降低CUDA版本至两者兼容。 CUDA Error: out of memory 显存不够，调整程序显存利用方式 RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in for
讲解TensorFlow ImportError: initialization failed
牛肉胡辣汤
01-02 5957
上述代码中，我们首先尝试导入 TensorFlow，如果导入失败，则输出错误信息，提醒用户解决导入问题。TensorFlow 在不同版本中可能会更改一些 API 或引入新的依赖项，因此请检查你的代码和 TensorFlow 版本的兼容性。如果你的代码涉及到 GPU 运算，并且你的 CUDA 和 cuDNN 版本与 TensorFlow 不兼容，那么也可能会导致初始化失败的错误。如果你的环境中缺少 TensorFlow 运行所需的依赖项，那么导入 TensorFlow 时就会出现初始化失败的错误。
Dataloader num_workers非零出现CUDA error: initialization error
Hakxia博客
07-16 503
Dataloader num_workers非零出现CUDA error: initialization error
numba.cuda.cudadrv.error.CudaSupportError: Error at driver init: Call to cuInit results in CUDA_ERRO
qq_45067481的博客
06-04 757
在 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64 前增加以下两行。
CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`
03-28
This error occurs when the CUBLAS library has not been initialized properly before calling the `cublasCreate()` function. To fix this error, make sure that you have included the necessary header files and linked the CUBLAS library to your project. Additionally, you should call the `cudaSetDevice()` function to select the GPU device before initializing CUBLAS. Here is an example code snippet that demonstrates how to properly initialize CUBLAS: ``` #include <cuda.h> #include <cublas_v2.h> int main() { // Select the GPU device cudaSetDevice(0); // Initialize CUBLAS cublasHandle_t handle; cublasStatus_t status = cublasCreate(&handle); if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) { printf("CUBLAS initialization failed\n"); return 1; } // Use CUBLAS functions here... // Destroy the CUBLAS handle cublasDestroy(handle); return 0; } ```
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