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报错分析：

如果你在运行代码时报错：

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：

1. 我在sh文件里写了一句：CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"。
2. 我在sh调用的py文件里又写了一句os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"。
3. 之后运行程序报错。

报错原因：
4. 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 。
5. 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。
6. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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())

参考资料

1. 我自己的实验
2. 已解决RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal 亲测有效！！！