【Pytorch】xxx.to(device) 时 Runtime Error

最新推荐文章于 2025-04-11 17:47:44 发布
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分类专栏： Pytorch 工具使用学习笔记 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能 GPU
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当尝试在GPU上运行PyTorch模型时遇到RuntimeError，发现GPU被其他进程占用。通过运行'nvidia-smi'检查GPU使用情况，找出并终止占用GPU资源的无关进程，成功释放GPU资源，恢复正常训练。

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

最近刚入门pytorch准备使用gpu训练模型，结果运行demo的时候就抛出了Runtime Error，当时我使用的是Jupyter Notebook，jupyter很贴心的给我指出引起报错的代码位置就是一句:

xxx.to(device)

这里我的device是cuda:0即gpu设备，报错因为gpu已经被其他程序使用，剩余部分不够跑我的程序，于是我结束了占用gpu的其他无用的进程
首先，在命令行输入

nvidia-smi

查看是哪些进程在占用gpu在这里插入图片描述
然后我们根据描述，找到不需要的进程的PID（进程唯一标识符）
最后在命令行下结束这些不需要的进程

kill -9 PID

到此为止，大功告成，可以正常使用GPU跑模型了

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如图所示，每次用cpu就能跑，但跑非常慢，然后就会把cuda设置为True，这样就在gpu上面跑了，但每次跑到to(device) 的时候就会卡很久很久，总之还是很慢很慢，所以在朋友的帮助下解决了这个问题。 CUDA版本检查，我的显卡是3060，据说GeForce RTX 30系列显卡仅支持CUDA 11.1及以上版本，于是去安装了CUDA11.1。 检查下环境变量，没毛病： 然后再在终端执行：nvcc -V 检查下，没毛病： 接着，在pytorch官网找到cuda11.1对应的pyt...
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04-13
### 关于 TensorFlow 中 `FailedPreconditionError` 错误的解决方案 当遇到错误 `tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: XXX is not a directory` 并且该问题是由于操作 `CreateSummaryFileWriter` 失败引起时，可以按照以下方法排查并解决问题。 #### 路径合法性检查 确保指定的日志目录路径合法，并遵循以下规则： - **路径中不应包含非英文字符**。TensorFlow 对路径中的特殊字符或非英文字母可能存在兼容性问题[^1]。 - 验证路径是否存在。如果路径不存在，则需要提前创建对应的目录结构。可以通过 Python 的标准库函数实现这一功能： ```python import os log_dir = "path/to/logs" if not os.path.exists(log_dir): os.makedirs(log_dir) ``` 上述代码片段用于检测目标路径是否已存在；若不存在则自动递归创建所需的父级目录。 #### 文件冲突验证 确认目标路径下未存在与预期目录名称相同的文件实体。例如，假设日志存储位置命名为 `logs`，但当前工作区可能已经有一个名为 `logs` 的普通文件而非实际所需之子目录。这种情况下会引发类似的异常提示。应删除或者重命名这些干扰项后再重新尝试运行脚本[^2]。 #### 环境配置校验 除了基础路径设置外，还需注意开发环境中各组件间的适配情况。具体来说就是核查以下几个方面： - GPU 加速相关的驱动程序版本（如 CUDA 和 cuDNN），它们应当满足所选用 Tensorflow 版本的要求； - 如果项目还涉及其他框架比如 PyTorch ，也需要保证其各自依赖均被妥善处理完毕之后再继续测试整个系统的稳定性。 一旦发现某些特定组合下的 bug 或者性能瓶颈现象持续发生无法缓解的话，那么很可能就是因为底层支撑软件包之间出现了版本差异矛盾所致——此时最简单粗暴有效的方式便是彻底卸载旧有安装件随后依据官方文档指导全新部署一套干净整齐的新版生态系统出来即可恢复正常运作状态。 #### 计算图的理解 虽然此部分不一定直接关联到解决 `FailedPreconditionError` 这一具体的 runtime error 上面去，但是深入理解 TensorFlow 内部机制特别是有关 Graph 的概念对于调试复杂模型还是很有帮助的。正如参考资料里提到过的那样，“计算图(Graph) 是 TensorFlow 的核心对象”，了解它是如何构建、传输乃至最终销毁的过程有助于开发者更精准定位潜在隐患所在之处[^3]。 通过以上几个方面的综合考量和调整措施实施下来应该能够有效地应对大部分因不当设定而导致出来的此类预条件不符类别的 runtime errors 了。 问题
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