RuntimeError: No CUDA GPUs are available【RSCNN复现】

最新推荐文章于 2025-03-21 20:09:48 发布
最新推荐文章于 2025-03-21 20:09:48 发布
阅读量917 收藏 1
点赞数
文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45152745/article/details/124644571
版权

项目场景：

RSCNN复现
RuntimeError: No CUDA GPUs are available

问题描述

RuntimeError: No CUDA GPUs are available
在这里插入图片描述

原因分析：

查看是否有GPU，以及GPU的设备数量：

print(torch.cuda.device_count())

print(torch.cuda.is_available())

在这里插入图片描述

解决方案：

修改如下

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

在这里插入图片描述

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43350820/article/details/110261939

眼疾患者
关注
深入浅出：Python内存管理机制
shinuone的博客
10-23 5309
python采用自动内存管理机制：又叫垃圾回收器(garbage collector，gc)。负责定期地扫描并自动回收不再使用的内存和对象，使得开发者可以专注于程序逻辑，而不必担心内存管理问题。
YOLOv5全面解析教程⑥：模型训练流程详解
OneFlow深度学习框架
03-09 7085
欢迎Star、试用One-YOLOv5：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov51结构项目预览2安装gitclonehttps://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5#clone cdone-yolov5 pipinstall-rrequirements.txt#in...
RuntimeError: No CUDA GPUs are available
qq_40486652的博客
02-12 4033
RuntimeError: No CUDA GPUs are available 问题描述 使用pytorch进行模型训练，结果发现没有可用的CUDA GPU，而实际电脑上是有的 尝试了网上常见方法，比如检测CUDA是否可用之类的方法均无果 问题解决 偶然间找到了这篇博客升级显卡驱动，尝试一番后刚好解决了我的问题，如果你在尝试了问题描述中的方法还未能解决你的问题，不妨像我一样升级一下显卡驱动程序，这并不能保证解决你的问题，不过也是一种值得尝试的方法 首先查看一下可用的显卡驱动，进行驱动程序查看以及安装
AMD显卡运行AI程序 遇到RuntimeError: No CUDA GPUs are available，解决方法
最新发布
fengtajiang的博客
03-21 1142
根据网上的资料，PyTorch并不直接支持AMD显卡进行GPU加速。这是因为PyTorch的GPU加速依赖于CUDA，而CUDA是NVIDIA的专有技术，不支持AMD显卡。因此，如果你的电脑装有AMD显卡，你将无法使用PyTorch的GPU加速功能。简而言之，AMD显卡不能运用CUDA ，于是RuntimeError: No CUDA GPUs are available不过，这并不意味着AMD显卡的用户无法使用CUDA。你可以选择安装PyTorch的CPU版本。
RuntimeError：No CUDA GPUs are available
weixin_45079618的博客
05-11 9888
首先检验cuda和cudnn的安装是否有问题： import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.device_count()) True 1 则cuda和cudnn的安装没有问题，但是运行python脚本或者在jupyter notebook中仍会报错： RuntimeError：No CUDA GPUs are available 注意：这可能不是环境和配置的问题，而是代码里面出了问题，如果你的代码里面有：
【SlowFast复现】SlowFast Networks for Video Recognition复现代码 使用自己的视频进行demo检测
sinat_28371057的博客
08-05 1260
目录 一，准备 1.1代码 1.2 环境准备 1.3 搭建镜像 1.4 配置slowfast环境 1.5 ava.json 1.6 SLOWFAST_32x2_R101_50_50.yaml 1.7 SLOWFAST_32x2_R101_50_50 .pkl 二，代码运行 三 错误解决 复现过程视频：B站复现视频复现结果 一，准备 1.1代码 SlowFast官网地址 代码下载： git clone https://github.com/facebo
超分辨率遥感图像去云的扩散增强训练
qq_69854365的博客
04-25 1157
load_state_dict方法参数的官方说明 strict 参数默认是true，他的含义是 是否严格要求state_dict中的键与该模块的键返回的键匹配。在报错代码guided_diffusion/diff/gaussian_diffusion_enhance.py路径下，将strict=True改为strict=False。super_res_train.py中的os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 改为0，电脑默认的cuda是0。
【TorchCUDA错误案例分析】：揭示AssertionError的幕后真相及修复之道
首先回顾了CUDA的基础知识，并探讨了PyTorch如何与CUDA集成。接着，文章分析了AssertionError的常见原因，包括设备不匹配和核函数执行错误。通过详细诊断与分析章节，提供了日志解读和调试工具使用
RuntimeError:No CUDA GPUs are available
qq_41876456的博客
12-15 5462
出现问题 解决问题 只需要在跑的py文件的前面加上 torch.cuda.current_device() torch.cuda._initialized = True 就可以正常训练了 反思 找了好多博客,都没有解决这个问题,感觉有时候就会很容易陷入自我怀疑中,逐渐变得暴躁. 但是呢,解决的办法就只有一个一个去尝试,总会解决的 遇到错误也不是我的错,可能是代码或者环境的问题,合理归因吧 ...
[ERROR] RuntimeError: No CUDA GPUs are available
Ms_WangH
09-19 966
RGB-D代码运行错误 RuntimeError: No CUDA GPUs are available 测试： print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.is_available()) 输出： 0 False # 若显示 1 TRUE，则在代码前加入torch.cuda.empty_cache()语句可解决，（来源网络，未验证） 修改代码： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
深度学习：RuntimeError: No CUDA GPUs are available
weixin_44575717的博客
03-26 7307
提前声明： 我的环境里面已经安装torch，而且cuda版本与安装环境是匹配的，但就是出现了这个错误。 测试(使用cuda必须要做的测试)： 环境没有问题，GPU也是可用的，但为什么依然报错。 解决方法： 因为我的电脑上只有一块GPU，因为我们的装备和程序员装备的差异，所以要更改GPU的使用个数。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 讲这里的1改为0，使用第一块GPU进行训练就可以啦~ os.environ["C..
解决RuntimeError：No CUDA GPUs are available
m0_46382722的博客
11-25 6627
解决RuntimeError：No CUDA GPUs are available
No CUDA GPUs are available
weixin_42504788的博客
12-09 2744
No CUDA GPUs are available
MMGCN RuntimeError: No CUDA GPUs are available
08-29
MMGCN RuntimeError: No CUDA GPUs are available 是在使用MMGCN（多模态图卷积网络）进行模型训练时，可能会遇到的一个错误信息。这个错误表明当前环境中没有可用的CUDA GPU设备，或者程序没有正确配置来使用CUDA GPU。 CUDA是NVIDIA的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用GPU进行通用计算。而GPU（图形处理单元）在处理大量并行计算任务，如深度学习模型训练时，具有非常高的效率和速度。 当出现这个错误时，可能的原因和解决方案包括： 1. 确认硬件：确保你使用的计算设备上安装了支持CUDA的NVIDIA GPU。 2. 驱动安装：检查NVIDIA驱动是否已正确安装，且驱动版本与CUDA版本兼容。 3. CUDA安装：确认CUDA是否已安装，并且安装的CUDA版本与你的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）兼容。 4. 环境配置：在进行模型训练之前，确保在系统环境变量中设置了正确的CUDA路径。 5. 软件版本：检查你的深度学习框架版本是否与CUDA兼容，如果不兼容，可能需要更新或降级框架版本。 6. 模式选择：确保你没有在CPU模式下运行代码，特别是如果你的代码中有指定使用GPU的语句。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值