解决PyTorch报错“no CUDA-capable device is detected”

本文解决了一个常见的PyTorch错误,当尝试使用GPU进行计算时,系统报告未检测到CUDA兼容设备。通过调整环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES指向正确的显卡编号,问题得以解决。

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

在进行PyTorch调用GPU进行计算时,出现如下错误:

THCudaCheck FAIL file=/opt/conda/conda-bld/pytorch_1511304568725/work/torch/lib/THC/THCGeneral.c line=70 error=38 : no CUDA-capable device is detected
...
RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1511304568725/work/torch/lib/THC/THCGeneral.c:70

解决方法:

S1. 新建终端窗口,运行命令sudo nvidia-settings,在弹出的NVIDIA窗口中查看自己的显卡编号,如下图所示:
在这里插入图片描述
S2. 打开相应的Python源码文件,查找形如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]的代码行,将右边的数字改为上述查看的显卡编号,如下图所示:
在这里插入图片描述

至此,问题解决。

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