RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal
报错分析：
如果你在运行代码时报错：
py
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal这个错误通常表示您指定的 GPU 设备编号不存在或不可用。
可能原因1：设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的问题
我回顾一下我是怎么遇到的这个问题：
- 我在sh文件里写了一句：
CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"。 - 我在sh调用的py文件里又写了一句
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"。 - 之后运行程序报错。
报错原因：
-
我在sh文件里设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"来运行程序，这意味着py程序只能看见一张GPU卡，也就是1号卡 。 -
这一张1号卡，通过物理设备编号到虚拟设备编号的映射，因为GPU卡号索引从0开始，py程序认为整个设备只有一张0号GPU卡。
-
这时我再在py文件里加一句os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"，让其在只认为程序有一张0号卡的时候运行1号卡，它就会报错，认为GPU设备编号不存在。
解决办法：
把py文件里的os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"删掉即可，只在sh文件里输入指定的卡号即可。
可能原因2：硬件或驱动原因
系统可能确实没有那么多卡，或驱动没装好
解决方法：
- 检查GPU数量和设备编号：
- 使用
nvidia-smi命令来查看系统中可用的GPU数量和它们的编号。确保你的代码中使用的设备编号与nvidia-smi显示的编号相匹配。
- 使用
- 访问NVIDIA官网，下载并安装与你的GPU型号和系统相匹配的最新驱动。 确保安装了正确版本的CUDA工具包，并且与你的GPU驱动兼容。
- 检查代码中的设备选择逻辑：仔细审查你的代码，特别是与CUDA设备选择和初始化相关的部分。确保在尝试使用CUDA设备之前，已经正确地选择了存在的设备。可以使用如下两条命令来检查设备选择逻辑。
print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.current_device())