【bug】TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1.

GPU配置错误与解决

最新推荐文章于 2024-04-08 19:26:29 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-08 19:26:29 发布 · 7k 阅读

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#anaconda #深度学习 #pytorch

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本文介绍了在使用单一GPU进行三维人体重建时遇到的错误——程序意外调用了多个GPU导致的问题。作者通过修改代码中GPU设置的方式成功解决了该问题。

做三位人体重建的时候，运行时代码报错TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1.

这个错误的意思是在程序中分配了一个gpu, 但运行时给程序两个gpu，但是其实我只是在配置文件中规定使用gpu：0

原因

因为我的服务器有两张卡，空闲了一张显卡，代码自动调用了它们，然后找了半天错误，最后在代码中将gpu设置成一张就行了。

解决方法

在代码中加入下面两行代码，强制使用一块卡即可

import os 
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"

完美解决！真是太不容易了！

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多GPU训练报错：at least two devices cuda:1 and cuda:0；Caught ValueError in replica 0 on device 0

科研学习笔记！

04-26

1886

DataParallel和DistributedDataParallel多GPU训练时报错，RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:1 and cuda:0!

TypeError: not all arguments converted during string formatting解决方案

最新发布

weixin_43178406的博客

06-21

22万+

本文主要介绍了TypeError: not all arguments converted during string formatting解决方案，希望能对使用Python的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

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使用torch.nn.DataParallel进行多GPU的训练

YasmineC的博客

08-17

1648

由于模型的特殊性，已经尝试过在batch_size=10的情况下在一张24G的3090ti上跑，但仍然提示CUDA out of memory，因此只能求助于使用多卡进行训练… torch.nn.DataParallel()的原理如下：首先把模型加载到一个主设备把模型只读复制到多个设备把大的batch数据也等分到不同的设备最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数清楚这个原理后，只需要完成两步即可：将模型加载到主设备并复制到多个设备 model = torch.n

YolactEdge Ubantu18.04+CUDA10.2 测试

sjjzym1314

05-17

855

YolactEdge Ubantu18.04+CUDA10.2 测试

【已解决】RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR Caught RuntimeError in replica 2 on devi

BetrayFree的博客

03-11

1万+

这可能是由于各种原因引起的，如CUDA/cuDNN不兼容的版本、内存分配问题或硬件问题。如果上述步骤都无法解决问题，您可能需要从CUDA/cuDNN论坛或支持渠道寻求进一步的帮助，因为问题可能特定于您的环境或配置。显然这样是解决不了任何问题的，因为我在跑其他程序的时候就没有问题，所以上面这些问题肯定是没有出现的。再接着再看上一个错误，给出的答复是这样的，但同样也不知道怎么解决。：检查您的代码，特别是与错误相关的部分。：在代码中添加适当的日志记录，以便更好地理解程序的执行流程和问题发生的位置。

TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1.

qq_39624083的博客

07-08

1195

本来打算利用现成的光流网络模型来提取光流图，用下面的办法加载进去。之后两张图片作为输入送入flow_model得到光流图。，因此，加载的时候也得使用nn.DataParallel。记录一下这个问题，困扰了好久，终于解决了。找了好久资料，也没发现可靠的。后来仔细分析加载的网络发现，但是出现了下述错误。

【debug】TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1

cxxx17的博客

02-11

3075

在程序中分配了一个gpu, 但运行时给程序两个gpu

TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. TypeError:'tuple' object is not callable

m0_46429066的博客

02-28

4394

TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. [2/1865] Original Traceback (most recent...

迭代DataLoader时出现TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0.TypeError: 'NoneType' obj。

清凌的博客

02-20

4万+

解决方案：一般遇到这样的错误，都是因为在python里面自定义的class类别读取出错。这里的 Caught TypeError in DataLoader worker process 0.意思是多线程执行数据读取任务时，遇到了类型错误，一般还会抛出异常如下： TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 说明可能没有读取到数据，所以返回...

JQuery报错Uncaught TypeError: Illegal invocation的处理方法

10-24

然而，在使用jQuery过程中，开发者有时会遇到JavaScript控制台抛出“Uncaught TypeError: Illegal invocation”错误。这个错误通常不是由jQuery自身引起的，而是与JavaScript作用域及上下文有关。当我们进行Ajax...

[pytorch踩坑记录]使用DataParallel出现TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1.

weixin_40779727的博客

07-17

1006

【代码】[pytorch踩坑记录]使用DataParallel出现TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1.

运行开源库CCPD-RPnet代码，提示「KeyError: Caught KeyError in replica 0 on device 0」错误

Donald Su

10-29

8836

文章目录问题描述问题排查Solution 问题描述通过python3 demo.py -i ./demo -m ./models/fh02.pth运行CCPD代码，提示「KeyError: Caught KeyError in replica 0 on device 0」和「KeyError: <class ‘torch.Tensor’>」错误。错误日志为： True /pytor...

报错解决——TypeError: Caught TypeError in replica 0 on device 0.

Williamcsj的博客

04-08

703

推理的时候，改成单卡推理。

pytorch 使用多GPU训练模型测试出现：TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘可能解决方法

007的博客

08-06

5513

最近在使用u版yolov3训练数据集时，使用多GPU训练时总是报错： TypeError: Caught TypeError in replica 1 on device 1. TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'x' 百度了一下发现是因为我使用了多个显卡，导致在inference阶段，模型和数据不在同一个显卡上，所以后面同时报了： TypeError: forward() missing 1 re...

KeyError: Caught KeyError in replica *[device_id] on device *[device_id].

july_Ai的博客

01-18

514

转载：https://blog.csdn.net/wanghan0801/article/details/108473879 train的总量/batch_size–>16100/24=670—余20，无法整除，这下有点眉目了。正好出现在最后一个step上。我这次试验用的是6个GPU跑的试验，使用torch.nn.DataParallel来实现的并行，按照源码的并行逻辑，是会根据num_parallel=batch_size/gpu_nums来决定均匀分配给每块GPU上的样本数量，那么我这里num_

pytorch多gpu训练报错：RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0.

slamdunkofkd的博客

11-30

1万+

在进行图卷积多gpu训练的时候，报了这样的错误。最开始版本的代码使用的是：nn.DataParallel 来进行多gpu训练。但是其缺点也很明显，对于其维护较差，优点就是只用一行代码。首先为什么会产生这样的错误，在于gcn对于weight和bias使用了parameter 关键词，在parallel中，无法做到对parameter的并行，导致了一些问题。后来痛定思痛，决定替换DataParallel 为DistributedDataParallel，可参考下面链接1。然而，没有那么顺

python报错RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0.

qq_41018465的博客

01-20

9613

python报错：下面展示一些内联代码片。 RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0. 以及 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 30.00 MiB (GPU 2; 15.90 GiB total capacity; 15.08 GiB already allocated; 11.69 MiB free; 15.18 GiB reserved in total

RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0.

qq_35037684的博客

11-11

1万+

报错： File "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 722, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 136, in forward self.w

解决方式之一Caught AttributeError in replica 0 on device 0.

weixin_45347379的博客

08-27

2382

解决Caught AttributeError in replica 0 on device 0.

typeerror: caught typeerror in dataloader worker process 1.

09-19

这个错误表示在DataLoader的工作进程1中捕获到了TypeError类型的错误。DataLoader是一个PyTorch库中用于数据加载和批处理的工具，它可以在训练模型时提供有效的数据流。此错误的出现通常是因为在数据加载过程中出现了类型错误。类型错误表示在代码中使用了错误的数据类型或进行了不支持的操作。在DataLoader的工作进程1中，可能使用了不兼容的数据类型或进行了无效的操作，导致了这个错误的发生。要解决这个问题，以下是一些可能的解决方案： 1. 检查输入数据的类型：确保输入给DataLoader的数据是正确的类型。比如，如果需要的是张量（Tensor）类型的数据，确保输入的数据是张量而不是其它类型的对象。 2. 检查数据预处理过程：如果在数据预处理过程中使用到了一些运算或操作，确保这些操作是针对数据类型有效的。如果需要对数据进行转换或处理，确保转换的操作适用于数据的类型。 3. 更新PyTorch版本：有时，该错误是由于PyTorch库本身中的一些问题引起的。尝试使用更新的PyTorch版本，可以解决此错误。 4. 检查数据加载的步骤：确保数据加载的过程中没有出现错误。可能是文件读取、数据分割或数据转换等步骤出现了问题，导致了类型错误的发生。总结来说，要解决"TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 1."的错误，你需要仔细检查代码中的数据类型问题。确保正确使用了适当的数据类型，检查数据的预处理过程，更新PyTorch版本或者检查数据加载的步骤。