runtime error: cuda error: all cuda-capable devices are busy or unavailable

鄙人不善奔跑 2021-04-27 07:21:54

之前一直运行能调用GPU，今天突然抛锚。
GPU：3090
cuda：11.2
cudann：8.1.0
驱动：460.32.03
torchvision:0.8.2
pytorch:1.7.1
python:3.6

...全文

807 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

用AI写文章

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

m0_45999912 2021-08-11

打赏
举报

你好，请问你解决了吗，我也遇到了相同的问题

最近在训练YOLOV5时，发现以下问题： Traceback (most recent call last): File "train.py", line 399, in <module> train(hyp) File "train.py", line 228, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch -------------------------------------------

ubuntu18.04运行cuda报错RuntimeError: CUDA error: all CUDA-capable devices are busy or unavailable 昨天下午因为自己的强迫症升级了实验室服务器上的推送的更新，下午再运行代码时报错RuntimeError: CUDA error: all CUDA-capable devices are busy or unavailable。(因为当时没有保存所以这里就不放图片了。) 问题检查首先在终端输入nvidia-smi，图片如

安装的torch不是gpu版本的

1. Anaconda 安装官方网站下载安装包，直接执行即可。 bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本查询安装信息 conda info 查询当前已经安装的库 conda list 安装库 conda install pkg_name 更新库 conda update pkg_name conda u...

内容概要：本文针对风电功率随机波动对电网频率稳定性的不利影响，提出一种基于灰狼优化算法（GWO）与改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）相结合的混合储能功率平抑策略。通过GWO优化ICEEMDAN的关键参数（如噪声幅值、分解层数），以样本熵为适应度函数提升风电功率信号分解精度，有效抑制模态混叠问题；进而构建四阶段协同调控框架：参数优化—自适应分解—互信息熵初级功率分层—模糊控制动态修正中频功率分配，实现低频、中频、高频波动功率的合理分配。该策略结合储能系统中蓄电池与超级电容的特性，利用模糊控制器根据两者实时荷电状态（SOC）动态调整中频功率分配比例，避免过充过放，延长设备寿命。基于实测风电数据的仿真结果表明，该方法显著降低了并网功率波动率，提升了储能运行安全性与系统整体平抑效果。; 适合人群：具备一定电力系统、新能源并网、储能控制背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决风电功率波动导致的电网频率不稳定问题；②优化混合储能系统（蓄电池+超级电容）的功率分配策略；③提升风电并网电能质量与储能系统运行寿命；④为基于智能算法的新能源功率平滑控制提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与Simulink仿真模型进行实践，重点关注GWO参数寻优流程、ICEEMDAN分解效果对比、互信息熵判据应用及模糊规则设计等核心模块，深入理解信号分解与储能状态协同控制的闭环机制。

CUDA on Linux

374

社区成员

345

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章