GPU:0不可用，仅发现/作业：本地主机/副本：0/任务：0 / dev

最新推荐文章于 2024-05-07 08:30:41 发布

完美代码

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在深度学习中遇到"GPU:0不可用，仅发现/作业：本地主机/副本：0/任务：0 / dev"的错误。解决方法包括检查GPU驱动和CUDA安装，确认系统中可用设备，并通过代码选择或指定GPU用于训练。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

GPU:0不可用，仅发现/作业：本地主机/副本：0/任务：0 / dev

在进行深度学习或机器学习时，我们通常需要使用GPU来加速训练过程。然而，在运行程序时，可能会遇到 “GPU：0不可用，仅发现/作业：本地主机/副本：0/任务：0 / dev” 的错误消息。这意味着我们的代码无法找到GPU 0，而是寻找默认设备，即CPU。

要解决此问题，首先需要确保您有一个适当的GPU驱动程序和CUDA安装。接下来，您可以使用以下代码来检查系统中哪些设备可用：

import tensorflow as tf

tf.debugging.set_log_device_placement(True)

# use GPU if available

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AI算力网络与通信：Kubernetes如何提升性能

AI天才研究院

07-05

645

本分析深入探讨Kubernetes作为AI算力网络与通信基础设施的核心作用，揭示其在优化分布式AI工作负载性能方面的多层次机制。通过第一性原理分析，我们解构了Kubernetes如何解决AI算力分配的根本挑战，包括资源碎片化、网络通信瓶颈和异构计算协调。本文系统阐述了从调度算法优化、网络模型设计到存储性能调优的全栈优化策略，并提供了基于真实场景的实施框架。研究表明，经过优化配置的Kubernetes环境可将大规模AI训练任务的资源利用率提升40-60%，同时将通信延迟降低30-50%。

TensorFlow Adding visible gpu devices: 0 加载GPU速度慢

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01-10

1万+

TensorFlow2.1.0测试，Adding visible gpu devices: 0 加载GPU速度很慢

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讲解device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/dev

牛肉胡辣汤

12-18

609

这个错误通常由于 GPU 驱动程序、CUDA 库、环境变量配置或访问权限问题导致。通过检查安装、配置和访问权限，并尝试适当的解决方法，您应该能够解决此问题，使代码能够在 GPU 上正常运行。深度学习框架的 GPU 加速是提高模型训练和推断效率的重要手段，因此解决这些配置问题对于实现更快的深度学习任务至关重要。希望本文对您解决此类问题时能够提供指导和帮助。

成功解决 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 94

07-03

1万+

成功解决 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 94 目录解决问题解决思路解决方法解决问题 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU...

解决explicit device specific/device:GPU:0‘ because no supported kernel for GPU devices is available.

牛肉胡辣汤

10-23

367

因此，在安装和配置CUDA和cuDNN时，需要仔细阅读框架的官方文档，了解兼容性要求并选择正确的版本。验证设置的结果，并打印可见的物理和逻辑GPU设备数量。这样，我们可以确保代码只在指定的GPU设备上运行，并解决"explicit device specific/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available"的错误。首先，检查GPU驱动程序是否正确安装，并确保使用的是与安装的深度学习框架版本兼容的驱动程序。

MySQL 数据库连接解决报错/device:GPU:0'

qq_27842551的博客

06-18

879

解决报错Could not satisfy explicit device specification ‘’ because the node was colocated with a group of nodes that required incompatible device ‘/device:GPU:0’ sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(...

电脑（含有英伟达GPU）跑pytorch框架代码时不可用GPU解决办法

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09-16

1618

没有安装对应的CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）和。按上面的操作结束后使用conda新建一个环境安装然后安装pytorch。看是否可用，新建一个python文件，运行下面的代码。cuDNN（用于配置深度学习使用）参考下面这篇博客安装对应的。可以看到GPU可用了！

【CUDA在Windows上的多GPU配置】：充分利用硬件资源的终极指南

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深度学习跑模型，关于电脑出现GPU0和1？

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05-13

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已解决 RuntimeError: No CUDA GPUs are available 亲测有效！！！

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m0_55927959的博客

05-07

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06-09

6002

这个问题困惑了我好久，不管怎么指定，程序中用的 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2' 并不管用最后都显示 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 158.00 MiB (GPU 0; 11.17 GiB total capacity; 556.72 MiB already allocated; 26.06 MiB free; 17.28 MiB cached) 真的是很泪奔了，最后查到，pyto

2021-07-12 在 GeForce RTX 3090上配置深度学习环境 cuda 11.1 + tensorflow2.5.0 + python3.8.3

Julse的博客

07-13

3919

GeForce RTX 3090 配置环境的过程遇到了很多问题，最后成功配置的版本如下 tensorflow-gpu 2.5.0 cudnn 8.1.0.77 python 3.8.3 cuda 11.1 参考的版本对应关系如图成功安装的细节安装tensorflow-gpu 2.5.0 conda activate 虚拟环境名字 pip install tensorflow-gpu==2.5.0 # conda install tensorflow-gpu=2.5.0 会找不到

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04-28

3773

Step1. 设置环境变量：CUDA_CACHE_MAXSIZE=4294967296 我的电脑，右键，属性，高级系统设置，高级，环境变量，然后添加一个CUDA_CACHE_MAXSIZE变量，值为：4294967296，点击确定 Step2. 重启电脑貌似之后就不会再有这种问题了原文链接：Adding visible gpu devices: 0 每次运行到这里卡很久_我有明珠一颗的博客-优快云博客 ...

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06-14

5330

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Linux中Adding visible gpu devices: 0 每次运行到这里卡很久

记录科研路上的绊脚石--Ji

05-10

1247

Adding visible gpu devices: 0 每次运行到这里卡很久我们参考win中的想法. 参考1 :https://www.youkuaiyun.com/tags/MtTaMg1sODkzNjE2LWJsb2cO0O0O.html 在linux中,export CUDA_CACHE_MAXSIZE=4294967296 ,没想到真的变快了. 你可以通过如下命令测试是否有变快的感觉 import tensorflow as tf a = tf.test.is_gpu_available() prin

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import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fr...