python 无法初始化设备prn_Unable to initialize device PRN in Python

当尝试运行Python程序时,一些用户遇到了'Unable to initialize device PRN'的错误。该问题可能由命令行中的打印命令误输入、需要重启命令提示符、程序名冲突或Python路径未正确添加到环境变量导致。解决方案包括检查命令输入、重启命令窗口、更改程序名称或更新环境变量以包含Python路径。

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问题

I attempt to run a python program and the following pops up in command prompt:

"Unable to initialize device PRN"

I should also mention that the program runs fine.

回答1:

I had this same problem when I accidentally typed "print program.py" instead of "python program.py". The error message comes from the Windows command-line program named print. Those who suggested restarting the command prompt probably committed the same typo without noticing, and corrected it in their new command prompt.

回答2:

In my case restarting (close / open new) the console or the Command Prompt window works

回答3:

Try changing name of the program; that worked for me. Don't forget: use fresh cmd when you start executing.

回答4:

I know this is an old question, but I experienced this issue in VS Code after installing the latest version of Python and the Python extension.

To fix it, I just needed

### PyTorch 版本打印与 PRN 设备初始化问题解决方案 当遇到涉及 CUDA 的错误时,通常意味着存在硬件配置不当或软件环境设置不正确的情况。对于特定于 PRN (Print) 设备初始化失败,在 PyTorch 中这可能不是常见的场景,因为 PRN 并不是一个标准的 GPU 或计算资源名称。 然而,如果假设问题是关于 CUDA 设备初始化的一般情况,则可以考虑以下几个方面来排查和解决问题: #### 1. 验证安装环境 确保所有依赖项都已正确安装,并且版本兼容。特别是确认 NVIDIA 驱动程序、CUDA Toolkit 和 cuDNN 已经按照官方文档的要求进行了部署[^2]。 #### 2. 设置可见设备 有时可以通过限制可用的 GPU 来避免某些潜在冲突。通过设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量来控制哪些 GPU 对当前进程可见。例如只允许第一个 GPU 被识别: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ``` #### 3. 检查设备索引 在代码中显式指明使用的设备非常重要。使用如下方式创建一个指向具体编号 GPU 的对象: ```python device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) ``` 注意这里的 `'cuda:0'` 表示第零号 GPU;如果有多个 GPU 可选,则应根据实际情况调整此参数[^3]。 #### 4. 初始化前同步流 为了防止由于异步操作引起的未定义行为,可以在执行任何实际运算之前调用一次 `.sync()` 方法或者强制等待所有先前提交的任务完成: ```python if torch.cuda.is_available(): with torch.cuda.device(0): torch.cuda.synchronize() ``` #### 5. 打印 PyTorch 版本信息 最后,要验证所使用的 PyTorch 是否支持目标平台上的 CUDA 功能,可通过下面这段简单的脚本来获取详细的库版本以及编译选项的信息: ```python import torch print(f'Torch Version : {torch.__version__}') print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}') print(f'CUDA Version : {torch.version.cuda}') ``` 以上措施有助于诊断并修复大多数由 CUDA 引发的基础设施层面的问题。不过需要注意的是,“PRN”作为一个特殊的术语并不常见于此类上下文中,因此建议再次核实具体的错误描述以获得更精确的帮助。
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