AssertionError: Invalid CUDA ‘--device 0,1,2‘ requested, use ‘--device cpu‘ or pass valid CUDA devic

最新推荐文章于 2024-11-13 23:21:07 发布

成果12315

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文章标签： python numpy pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_74224539/article/details/129478956

版权

相加的值不能超过1.修改之后就可以正常使用GPU进行训练了

确定要放弃本次机会？

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AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested问题

zwl613613613的博客

02-26

1万+

AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested

torch.cuda.is_available() False

2302_77787988的博客

03-19

1280

print(torch.cuda.is_available()) 输出：False。配置conda channel 镜像源（在管理员权限powershell中运行）问题：运行yolov9./train_dual.py时（device=0）重新下载 pytorch （在管理员权限powershell中运行）#已安装yolov9 requirement的环境（yolo）nvidia -smi 有信息。conda list 输出：无。nvcc -V 有版本号。pip list 有。

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解决Jetson Xavier NX上Invalid CUDA ‘--device 0‘ requested等问题

qq_33980935的博客

11-13

4376

所以下载“torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”以及“torchvision-0.9.0a0+01dfa8e-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”pwd=nyhx 提取码: nyhx。若不知道jetpack版本，可以通过jtop查看，我的版本是：jetpack 4.6 [L4T 32.6.1]主要原因：显卡驱动版本、CUDA版本、Pytorch版本不对应导致。说明安装的torch为CPU版本，卸载重新安装对应的GPU版本。

AssertionError: Invalid CUDA ‘--device 1‘ requested, use ‘--device cpu‘ or pass valid CUDA device(s)

qq_49005550的博客

05-29

9445

错误提示：AssertionError: Invalid CUDA '--device 1' requested, use '--device cpu' or pass valid CUDA device(s)解决方法：把下图这句代码修改为default='cuda:0'，使用yolov5训练时，发下以下错误。结果如下：可以使用gpu了。

YOLOv8运行出错:ValueError: Invalid CUDA ‘device=1‘ requested. Use ‘device=cpu‘ or pass valid CUDA device

m0_47090348的博客

09-18

1万+

【代码】YOLOv8运行出错:ValueError: Invalid CUDA ‘device=1‘ requested. Use ‘device=cpu‘ or pass valid CUDA device。

yolov5环境搭建及遇到的问题Invalid CUDA ‘--device 0‘ requested, use ‘--device cpu‘ or pass valid CUDA device(）

hhhhhhh_hhhhhh_的博客

11-23

5709

2.配环境时一路顺风，但是最后运行detect.py只有CPU可以跑，选取device='0'的时候GPU总是报错，西安事变CUDA无效，原来是Pytorch版本的问题，（5）yolov5官方下载地址（release--->source版本）（4）国内清华源镜像（配置国内源，加速下载）中由v1.8.2换为v1.9.0就可以了。（3）pytorch 对应cuda10.2。（1）miniconda下载。1.GPU主要参考某站。3.视频中用到的网址。

YOLO运行出错:ValueError: Invalid CUDA ‘device=1‘ requested. Use ‘device=cpu‘ or pass valid CUDA device

最新发布

qq_54708219的博客

11-13

2265

运行出错:ValueError: Invalid CUDA ‘device=1‘ requested. Use ‘device=cpu‘ or pass valid CUDA device。发现：Unable to determine the device handle for GPU0000:02:00.0: Unknown Error。考虑重启服务器解决问题：登录root账户执行shutdown -r now --立即重启。

AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested

weixin_49437670的博客

12-26

1034

pip cuda和cudnn

解决pytorch报错:AssertionError: Invalid device id的问题

09-18

今天小编就为大家分享一篇解决pytorch报错:AssertionError: Invalid device id的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

GPU训练Cuda报错

xiaoxian666的博客

10-09

6966

网站上查找对应自己cuda版本的pytorch。重新下载安装对应版本torchvision。卸载torchvision。

yolov7训练问题：AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested

weixin_46135327的博客

05-05

2508

结果：若上面显示False，恭喜您，当前GPU不可用。查看服务器使用情况：nvidia-smi。主要原因是目前服务器GPU不可以。

关于报错AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested的处理方式

pyxiaosheng的博客

03-29

2万+

从git上找了一个工程，按照其readme.md想运行试试，遇到报错：这个报错是指：代码要运行CUDA，但是不能运行。解决办法分两种情况：1.不运行CUDA；2.运行CUDA。针对情况1：点击蓝色 .\torch_utils.py 文件，传送到下图：继续按照其readme.md运行试试，会遇到如下报错：此时，点击报错中倒数第二个upsampling.py文件，传送到下图：屏蔽后如下图：到此，不运行CUDA的情况下可以正常运行程序了。针对情...

解决：AssertionError: CUDA unavailable, invalid device gpu requested

热门推荐

qq_42709514的博客

11-05

2万+

因为是刚接触机器学习，搞cpu的已经搞定，换gpu却出问题了，环境搞了一天。各种百度查。看到这里的朋友不要百度查了，直接上官网，上不了官网的参考一下方式：按照官网给的依赖包版本安装，不然容易踩依赖包版本不合适导致问题 PyTorch官网 CUDA 10.2 官网下载 CUDA 11.3 官网下载 CUDA 10.2 CUDA 10.2 conda ：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch CUDA 1

AssertionError: CUDA unavailable, invalid device cuda 0 requested

AIOT魔法师

04-08

1万+

先单独创建一个py文件用于测试cuda是否配置正确 print(torch.cuda.is_available()) 运行后输出的是True，这代表你的cuda已经安装好了。打开报错的程序，在主程序里面加入上面那一句： print(torch.cuda.is_available()) 然后把device改成cuda，默认是cuda0 然后运行问题就解决了。 ...

AssertionError: Invalid CUDA '--device 1' requested, use '--device cpu' or pass valid CUDA device(s)

05-18

这个错误通常是因为你使用了一个无效的 CUDA 设备或者你的机器上没有可用的 CUDA 设备。请确保你的机器上有可用的 CUDA 设备，并且你已经正确地安装了 CUDA 和相关的驱动程序。如果你确定你的机器上有可用的 CUDA 设备，那么请检查你的命令行参数是否正确。你可以尝试使用 `--device cpu` 参数来使用 CPU 运行程序，或者使用正确的 CUDA 设备编号来指定可用的 CUDA 设备。例如，使用 `--device 0` 来使用第一个 CUDA 设备。