解决RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
在服务器复现代码的时候,遇到了上述错误,解决办法如下。
问题描述:nvidia-smi 下的GPU编号与Pytorch上的不同
可能原因:nvidia-smi的gpu编号默认使用的是PCI_BUS_ID,而Pytorch默认的是FASTEST_FIRST
解决方法:将 export CUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID" 写进用户目录下的.bashrc,然后source ~/.bashrc
.bashrc文件在服务器上初始页面的配置文件的地方文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-564228.html
参考:https://discuss.pytorch.org/t/gpu-devices-nvidia-smi-and-cuda-get-device-name-output-appear-inconsistent/13150文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-564228.html
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