RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is F..

博主在HPC上运行代码时遇到RuntimeError,提示尝试在CUDA设备上序列化对象但CUDA不可用。起初疑惑HPC怎么会没有GPU,检查后发现是torch和cuda版本没问题,而是提交脚本时忘记了指定GPU资源。通过添加#SBATCH --gres=gpu:2参数解决了问题,提醒自己以后避免此类错误。

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今天在HPC上跑的方法疯狂报错 RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device(‘cpu’) to map your storages to the CPU. 我一想这不可能啊,堂堂的HPC怎么可能用不了GPU,而且我的torch,cuda啥啥啥的版本都没有问题,这不科学!!!!我一开始很中庸的改了代码:

model.load_state_dict(torch.load(pretrained_path + '/model.rar',map_location=torch.device('cpu')))

但是再一想,必须斩草除根,永诀后患,我仔细看了一眼代码,发现原来是忘记在脚本里面加:

#SBATCH --gres=gpu:2

真是乌鱼子,因为是在另一个服务器上写的代码,就忘了加gpu参数了,以后不可以犯这种错误了。

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