AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested

最新推荐文章于 2025-03-02 17:31:08 发布

bashan16045

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在尝试使用GPU进行yolov5训练时遇到CUDA错误，nvcc -V显示命令不可用。即使在Linux下成功安装CUDA后，nvcc命令仍无法执行。尽管后续解决了nvcc的问题，torch.cuda.is_available()依然返回false。问题在于本地CUDA版本为10.1，而安装的PyTorch需要与CUDA 10.2兼容。解决方案包括检查并升级NVIDIA驱动至至少440.33.01版本，并确保CUDA工具包与PyTorch版本匹配。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

yolov5用gpu训练时报错了，nvcc -V一看，no command

Linux下安装好了cuda之后nvcc -V仍然无法执行

操作一番后，nvcc -V OK, but 问题依旧

How to Install PyTorch with CUDA 10.2

torch.cuda.is_available()返回false的解决办法

进入python查看当前pytorch是否可用gpu，发现是false

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
/home/ubuntu/anaconda3/envs/wby_py38/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:52: UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10010). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver. (Triggered internally at  /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)
  return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0
False

再查看pytorch版本，可以看到pytorch版本是18，需要对应的cuda10.2，通过 "nvidia_smi" 看到本地的cuda是10.1，问题出在这里。