“no CUDA-capable device is detected”的解决方法

这篇文章是参考这个博客的:https://blog.csdn.net/ruiying413/article/details/105160331
也是最近在训练数据的时候爆出了这个错误:

RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at ...

然后当时就看到了这篇博客
首先在命令行里敲入(我的是Linux)以下命令:

nvidia-smi

看NVIDIA的型号,我的是:
在这里插入图片描述
刚好和博主的一样,所以需要在py文件里的os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]的代码行,将右边的数字改为上述查看的显卡编号。

而最主要的就是,怎么找到对应的文件,我是看命令行里写的traceback里找对对应的.py文件
在这里插入图片描述
然后一直找,就找到那个os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”],并改好就行了(并且注意python格式就行了)
在这里插入图片描述

版权声明:本文为CSDN博主「关切得大神」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41115379/article/details/109996463

关切得大神

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

深度学习之小目标检测

深度学习之小目标检测深度学习之小目标检测深度学习之小目标检测 百度网盘
提取码:1234 1.《小目标检测技术研究综述_梁鸿》
小目标检测是针对图像中像素占比少的目标,借助计算机视觉在图像中找到并判断该目标所属类