来自我的代码的代码片段:
max = torch.tensor([3])
if USE_CUDA: max = max.cuda()
max_embedding = self.max_embedding(max) # dim of max_embedding: 1*5
item_dict = {}
for item in item_list:
item = torch.tensor(item)
if USE_CUDA: item = item.cuda()
item_embedding = self.item_embedding(item) # dim of item
我开始在终端上运行TensorFlow应用程序。同时,当我在另一个终端上启动Pytorch应用程序时,会出现错误。
THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=51 error=3 : initialization error
terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error'
what(): cuda runtime error (3) : initialization error at /pytorch
我使用以下代码来使用py手电查找topk匹配:
def find_top(self, x, y, n_neighbors, unit_vectors=False, cuda=False):
if not unit_vectors:
x = __to_unit_torch__(x, cuda=cuda)
y = __to_unit_torch__(y, cuda=cuda)
with torch.no_grad():
d = 1. - torch.matmul(x, y.transpose(0, 1))
values
我正在建立PyTorch从源头上的数据自动化系统遵循。
uname -a: Linux ares 5.8.0-59-generic #66~20.04.1-Ubuntu SMP Thu Jun 17 11:14:10 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
cuda version: 11.1
当我运行python setup.py install时,会得到以下错误:
/home/angus/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.cpp: In member function ‘bool torch::jit::Node::hasSi
这是我在android加载模型时遇到的错误。
java.lang.RuntimeException: Unable to start activity ComponentInfo{com.android.example.cataractdetectionapp/com.android.example.cataractdetectionapp.InferenceActivity}:
com.facebook.jni.CppException: Could not run 'aten::empty_strided' with arguments from the 'CU
RuntimeError: Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=10.2 and torchvision has CUDA Version=10.1. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install. 我试图在我的Google Colab上运行YOLACT,发现了这个错误。有人能帮助解决这个问题吗?
我对替换<THC/THC.h>方法有疑问。最近,我正在安装用cpp和cuda编译的不同的损失函数。然而,我面对的是一个致命的错误
'THC/THC.h': No such file or directory
我发现TH(C)方法目前在pytorch的最新版本中被废弃,取而代之的是ATen API ()。
当然,降低我的火炬版本会解决这个问题。但是,由于我的GPU兼容性问题,我别无选择,只能自己修改脚本。因此,我的问题可归纳为以下几点。
--首先,如何使用ATen API替换依赖TH(C)方法的代码?下面是我必须修改的代码,替换这三行对于我的情况来说已经足够了。
#i
我已经安装了安装在我的VM上的所有需求包,我发现没有安装nvidia GPU驱动程序,在需求中没有nvidia GPU驱动程序安装说明,我想知道哪个cuda版本和它兼容需要解决以下错误的nvidia驱动程序。
Github链接:
错误日志:
File "run_ner.py", line 594, in <module>
main()
File "run_ner.py", line 489, in main
loss = model(input_ids, segment_ids, input_mask, label_ids,v
错误截图:
你好,我正在尝试运行,这是一个分类狗和猫图片的CNN。
我正在使用谷歌Colab的GPU,但出于某种原因,我得到了RuntimeError: No CUDA GPUs are available。这很奇怪,因为我在Colab设置中都特别启用了GPU,然后用torch.cuda.is_available()测试它是否可用,后者返回true。
最奇怪的是,这个错误直到我运行代码大约1.5分钟后才会出现。你会认为如果它不能检测到GPU,它会更早通知我。
我在使用完全相同的笔记本运行其他Pytorch应用程序时,使用Colab GPU没有任何问题。我只能想象这是这个特定代码的问题
我已经建立了一个带有Pytorch和GPU支持的CNN。它在python中运行良好,我想使用VS2017将它导入到我的C++应用程序中。我正在遵循和的说明。
我可以构建和运行应用程序,但在加载模型时出现以下错误:
error loading the model
Cannot initialize CUDA without ATen_cuda library. PyTorch splits its backend into two shared
libraries: a CPU library and a CUDA library; this error has occurred becaus
我一直致力于在GPU中训练我的PyTorch模型。不过,该模型在CPU中工作得很好。我一直在使用谷歌Colab的GPU资源来使用cuda。
我知道,为了在GPU中运行一个模型,“模型”、“输入功能”和“目标”需要在“cuda”设备中。
但是,无论我在代码中做了什么,我要么一直得到错误:
RuntimeError: Input and hidden tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:0 and hidden tensor at cpu
或
RuntimeError: Expected all tensor
我试图运行我的PyTorch模型的ASR在一个arm为基础的设备,没有gpu。据我所知,arm不支持ATen使用的MKL。当然,当我试图进行推断时,我会得到以下错误:
RuntimeError: fft: ATen not compiled with MKL support
我该如何解决这个问题?有什么可供我选择的吗?
我正在尝试用pip安装torch_scatter。然而,它给了我一个错误消息:
File "/home1/huangjiawei/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 404, in build_extensions
self._check_cuda_version()
File "/home1/huangjiawei/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-pac
我想知道为什么将内存固定在PyTorch中会使事情变得更慢。通过阅读torch.utils.data.dataloader的代码,我发现DataLoader的pin_memory=True选项只是在每个批处理上调用.pin_memory(),然后才返回它们。返回的张量仍然在CPU上,之后我必须手动调用.cuda(non_blocking=True)。因此,整个过程是
for x in some_iter:
yield x.pin_memory().cuda(non_blocking=True)
我比较了这方面的表现
for x in some_iter:
yield x.cud