Вот причины ошибки RuntimeError: cuda error: invalid device ordinal:
- Когда идентификатор устройства, переданный в вызов функции CUDA, выходит за пределы допустимого диапазона.
- Устройство, которое вы пытаетесь использовать, удалено или недоступно.
- Вы пытаетесь использовать графический процессор на машине, на которой нет графического процессора или не установлены необходимые драйверы.
- Иногда, если существует несоответствие версий между набором инструментов CUDA, установленным на вашем компьютере, и версией, которую ожидает ваша среда глубокого обучения, это может привести к этой ошибке.
- Устаревшие или поврежденные драйверы NVIDIA также могут вызывать эту ошибку.
- Если вы установили для переменной среды CUDA_VISIBLE_DEVICES значение, которое не соответствует допустимому графическому процессору, это может вызвать эту ошибку.
- Вы определили неверный порядковый номер устройства(например, cuda:99) в своем коде или конфигурации.
Как исправить
Самый простой способ исправить ошибку RuntimeError: cuda error: неверный порядковый номер устройства — убедиться, что используемый вами порядковый номер устройства находится в диапазоне доступных устройств в вашей системе. Вы можете проверить количество доступных устройств с помощью функции cudaGetDeviceCount().
Если вы по-прежнему сталкиваетесь с этой проблемой, попробуйте следующие решения по отдельности.
- Проверьте свой код и убедитесь, что вы не пытаетесь установить несуществующий идентификатор устройства.
- Убедитесь, что вы используете версию своей платформы глубокого обучения (например, PyTorch или TensorFlow), совместимую с версией набора инструментов CUDA, установленной на вашем компьютере.
- Вы можете использовать команду nvidia-smi, чтобы просмотреть доступные графические процессоры на вашем компьютере. Это также даст вам информацию о версии драйвера, использовании графического процессора и памяти.
- Проверьте, не было ли устройство удалено из системы или его использует другой процесс. Если устройство, которое вы пытаетесь использовать, было удалено или недоступно, вам необходимо использовать другое устройство или изменить свой код для работы на ЦП.
- Убедитесь, что библиотека времени выполнения CUDA правильно установлена и совместима с используемой вами версией драйвера CUDA.
- Убедитесь, что вы установили графический процессор и необходимые драйверы или используете другой компьютер с графическим процессором.
Попробуйте все эти решения по отдельности и проверьте, решена ли проблема.
