pytorch执行报错cuda版本不匹配

RuntimeError: GET was unable to find an engine to execute this computation

sh 复制代码
nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Sep_15_19:10:02_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.74
Build cuda_1.1TC455_06.29069683_0

安装的torch版本是cuda11.8,但是机器环境指向的是11.1版本

sh 复制代码
vim ~/.bashrc  # 将下面的命令追加到bashrc文件中
source ~/.bashrc

bashrc是全局变量文件,source后会在所有的虚拟环境里面生效。export导入多个cuda文件,最后生效的是最后一次export的cuda版本。

sh 复制代码
# 下面命令将机器环境cuda版本指向cuda11.8 
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

cuda11.8

sh 复制代码
nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:33:58_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

执行完上述命令后,脚本不再报错。

RuntimeError: GET was unable to find an engine to execute this computation 这个报错通常与 PyTorch 在使用 GPU 时的问题有关,可能的原因有:

  1. CUDA 驱动程序问题:CUDA 驱动程序没有正确安装或版本不匹配。
  2. CUDA 工具包未正确配置:CUDA 工具包未正确安装或环境变量未正确配置。
  3. PyTorch 编译时未正确支持 CUDA:你安装的 PyTorch 版本可能没有编译支持 CUDA。
  4. GPU 被其他进程占用:当前 GPU 被其他进程占用,导致无法使用。
  5. 硬件问题:GPU 硬件可能有问题,导致无法执行计算。

解决步骤

1. 检查 CUDA 驱动程序

确保 CUDA 驱动程序已正确安装并且版本与 CUDA 工具包版本匹配。使用以下命令检查:

sh 复制代码
nvidia-smi

如果输出显示 GPU 信息,说明 CUDA 驱动程序已正确安装。

2. 检查 CUDA 工具包

确保 CUDA 工具包已正确安装,并且 nvcc 命令可以运行:

sh 复制代码
nvcc --version

确保输出显示 CUDA 版本信息。

3. 检查 PyTorch 是否支持 CUDA

确保你安装的 PyTorch 版本支持 CUDA,并且 CUDA 版本与 PyTorch 版本兼容。运行以下代码:

python 复制代码
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.version())

确保输出显示 CUDA 可用,并且 CUDA 和 cuDNN 版本正确。

4. 检查 GPU 使用情况

确保 GPU 未被其他进程占用。使用以下命令检查 GPU 使用情况:

sh 复制代码
nvidia-smi
5. 重新安装支持 CUDA 的 PyTorch

如果问题仍然存在,尝试重新安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本:

sh 复制代码
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

确保将 cu113 替换为你实际需要的 CUDA 版本。

示例代码进行检查

以下是一些示例代码来进行检查和调试:

python 复制代码
import torch

# 检查 PyTorch 和 CUDA 版本
print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA version:", torch.version.cuda)

# 检查 CUDA 是否可用
cuda_available = torch.cuda.is_available()
print("Is CUDA available:", cuda_available)

# 检查 GPU 设备数量
device_count = torch.cuda.device_count()
print("CUDA device count:", device_count)

if cuda_available:
    for i in range(device_count):
        print(f"Device {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")

# 尝试运行简单的 CUDA 操作
if cuda_available:
    try:
        x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device='cuda')
        y = x ** 2
        print("CUDA computation result:", y)
    except RuntimeError as e:
        print("CUDA computation failed:", e)
sh 复制代码
PyTorch version: 2.1.0+cu118
CUDA version: 11.8
Is CUDA available: True
CUDA device count: 4
Device 0: NVIDIA GeForce RTX 3090
Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3090
Device 2: NVIDIA GeForce RTX 3090
Device 3: NVIDIA GeForce RTX 3090
CUDA computation result: tensor([1., 4., 9.], device='cuda:0')

通过这些步骤,你应该能找到并解决 RuntimeError: GET was unable to find an engine to execute this computation 的原因。

相关推荐
昨日之日200635 分钟前
Moonshine - 新型开源ASR(语音识别)模型,体积小,速度快,比OpenAI Whisper快五倍 本地一键整合包下载
人工智能·whisper·语音识别
浮生如梦_37 分钟前
Halcon基于laws纹理特征的SVM分类
图像处理·人工智能·算法·支持向量机·计算机视觉·分类·视觉检测
深度学习lover38 分钟前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
热爱跑步的恒川2 小时前
【论文复现】基于图卷积网络的轻量化推荐模型
网络·人工智能·开源·aigc·ai编程
API快乐传递者2 小时前
淘宝反爬虫机制的主要手段有哪些?
爬虫·python
阡之尘埃4 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
孙同学要努力6 小时前
全连接神经网络案例——手写数字识别
人工智能·深度学习·神经网络
Eric.Lee20216 小时前
yolo v5 开源项目
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉
其实吧37 小时前
基于Matlab的图像融合研究设计
人工智能·计算机视觉·matlab
丕羽7 小时前
【Pytorch】基本语法
人工智能·pytorch·python