容器里 pytorch model.cuda()卡死

最新推荐文章于 2025-03-02 12:50:54 发布
最新推荐文章于 2025-03-02 12:50:54 发布
阅读量8.2k 收藏
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： cuda docker pytorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yimingfei/article/details/110184611
本文介绍了解决模型在容器环境中因CUDA版本与PyTorch版本不匹配导致的问题。通过调整PyTorch及其相关库的版本以适配现有的CUDA版本10.2，成功解决了模型运行停滞的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在容器里，模型运行到model.cuda()这一步很久不动，直到被kill。

解决方案：

查看容器里cuda为10.2版本，但是torch安装的是0.4.0版本，所以我重新安装为匹配的版本：

pip3 install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0

这样就解决了。

yimingfei
关注
深度学习中.cuda()、.eval()与no_grad详解
ZJQ的博客
05-14 160
本文主要介绍了深度学习模型中的几个关键方法和功能。首先，.cuda()用于将模型或张量从CPU转移到GPU，以加速计算，而.eval()则将模型设置为评估模式，影响如Batch Normalization和Dropout层的行为。torch.no_grad()通常与.eval()配合使用，以禁用梯度计算，节省资源。此外，文章还介绍了AutoModelForCausalLM的常见后缀方法，如.from_config()用于根据配置实例化模型，.generate()用于文本生成，.get_input_embed
【五.LangChain技术与应用】【2.LangChain虚拟环境搭建（下）：环境优化与调试】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-04 177
（如果还搞不定，欢迎带着报错截图来砸我场子，咱们评论区见真章）经历过"在我机器上能跑"惨案的老铁都懂，传统虚拟环境就像个黑盒子。去年我帮客户部署LangChain应用，因为glibc版本差了0.1，整个服务直接崩成烟花。实测案例：用这个Dockerfile部署LangChain问答系统，镜像构建时间从25分钟降到7分钟，部署成功率从60%直升95%！这方法连隐藏的C扩展都能完美移植，实测从Ubuntu迁移到CentOS 7都没翻车！把这个脚本扔到你的工具库，下次环境出问题直接跑一遍，三秒钟定位问题根源！
5.gpu版本Pytorch执行.cuda()代码会卡死
weixin_42416791的博客
04-15 1万+
下载好了gpu版本的pytorch后测试 发现torch.cuda.is_available() = True了，但是.cuda()命令运行时候一直卡死，没有反应： 使用pycharm远程连接也是这样，一直卡死在model.cuda()语句不动： 怀疑了好久是不是版本有问题，尝试了各种pytorch-conda-python版本都没有用，而且我下载的就是官网推荐的版本，所以应该是没问题的。后来甚至还怀疑是不是pycharm的问题，但是上面也试了脱离pycharm直接在python虚拟环境里面的pyth
如何解决.cuda()加载用时很长
u014389734的博客
06-14 1664
这篇文章主要介绍了如何解决.cuda()加载用时很长的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 方法一： pip install --upgrade --force-reinstall http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl 后面这个可以自己到官网上找自己对应的python和cuda版本的安装包，官网为链接： 方法
.cuda代码卡死解决办法——不报错，但无法运行
crabyanyan的博客
10-25 588
楼主因为要调一个五年前的深度学习的代码，但是发现代码无法运行，调试发现是model上GPU的时候卡死不动了，而且。其实原因就是GPU版本太高了，楼主是4060，现在4060可能无法正常运行CUDA 10了。其实原因就是GPU版本太高了，楼主是4060，现在4060可能无法正常运行CUDA 10了。切换为CUDA11.6后 顺利运行！切换一个高的CUDA版本即可！
3090显卡服务器使用torch中的.cuda()语句会卡死问题解决方法
qq_45215296的博客
10-18 2664
3090显卡服务器使用torch中的.cuda()语句会卡死问题解决方法
(已解决)Ubuntu多显卡训练模型时程序卡死：torch torch 奈若何
行步至春深
09-26 3361
根因是cuda和pytorch的版本不匹配~经过这次最大的收获是理解了channel并学会了下载下安装包conda install --use-local 的安装方式
【Python】【Pytorch】【CUDA】之程序卡在.cuda()不出来
醉逍遥的博客
11-11 5553
本人环境： cuda 11.4 由于之前安装pytorch版本没有匹配，在此环境，将模型通过.cuda()往GPU上部署的时候，发现程序一直出不来。 很多人都遇到过类似问题，参考：CUDA版本11.4，pytorch应该下哪个版本的？ - 知乎 python - Pytorch get stuck at .to(‘cuda’) or .cuda() - Stack Overflowhttps://stackoverflow.com/questions/57566057/pytorch-get-s
model在CPU上能正常运行在GPU上却卡住
cloudless_sky的博客
02-20 1177
GPU pytorch 深度学习
3090/3080显卡服务器docker中使用torch的.cuda()语句卡住卡死问题解决方法
Nicolas_Yin的博客
03-15 5096
30系列显卡docker+pytorch环境配置问题 问题描述： 项目组新进了一批3090显卡的服务器，尝试把之前部署在20系列显卡上的dorcker部署到新服务器上。之前的docker内部包含内容为：cuda10.1+pytorch1.3.0。直接将老镜像打包导入新服务器之后，python中运行如下语句： >>import torch >>a=torch.zeros(1) >>a=a.cuda() 之后程序就一直卡死了，没有任何报错和警告。在尝试跑模型代码时也会存在各
解决.cuda()加载用时很长的问题
qq_40178291的博客
10-02 6427
方法一：pip install --upgrade --force-reinstall http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl #后面这个可以自己到官网上找自己对应的python和cuda版本的安装包，官网为链接： 方法二：conda install pyt...
.to(device) 加载缓慢且最终报错RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
weixin_42042072的博客
02-21 1010
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
Linux-Anaconda虚拟环境 安装配置GPU版本Pytorch 流程+遇到与解决问题小结
weixin_42416791的博客
04-15 3628
遇到问题 最近在用pytorch跑深度学习模型，不过一直用的是CPU，训练速度还是跟不上，正好实验室服务器比较空闲，而且cuda、cudnn也都是配置好了的，所以打算在上面的anaconda虚拟环境中配置一下我想要用的gpu版本的pytorch，配置期间遇到了不少问题，也参考了很多博主的经验，现自己总结记录一下。 总结 先说结论，代码可以跑起来了就会发现，事情怎么这么简单（笑哭），但其实是将近一周的折腾才搞好的。因为我只想连服务器的gpu用一下，上面cuda、cudnn都已经配置好了的，我只需要装一个gpu
xinference 启动模型失败vllm卡死
最新发布
03-14
- **配置冲突**：某些特定版本的库（如 PyTorch 或 Transformers）可能存在兼容性问题，尤其是在混合使用不同版本的情况下。 - **硬件支持**：GPU 驱动程序或 CUDA 版本不匹配也可能引发类似的错误。 解决方案可以...
【实战篇】【DeepSeek开发环境实战全攻略：从云端到本地的万字血泪指南】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-02 211
经过三天三夜的部署调试，当看到监控面板上流畅的训练曲线时，突然想起一位前辈的话：“搞AI就像修仙，既要懂炼丹术（算法），也要会炼器（工程）”。实测发现：RTX 4090性价比最高（24G显存刚好能跑7B模型），千万别买专业卡！TPU节点需要特殊处理：建议使用GKE的TPU切片功能，并通过Headless Service进行通信。这里有个魔鬼细节：必须设置内存驱逐策略，否则训练任务可能被OOM Killer随机杀死（血泪教训！：当梯度范数超过5时必须触发报警，这可能是模型坍塌的前兆。
conda的使用笔记
oneself的博客
10-26 654
conda的使用笔记
pytorch model.cuda()花费时间很长
热门推荐
卷卷萌的博客
04-26 1万+
如果pytorch在进行model.cuda(）操作需要花费的时间很长，长到你怀疑GPU的速度了，那就是不正常的。如果你用的pytorch版本是0.3.0，升级到0.3.1就好了！
评论 7
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值