深度学习报错 | THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp
深度学习报错 | THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp
- 错误定位
- 解决历程
错误定位
近日在自己的服务器上跑别人的代码时，反复出现报错：
THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp)
具体报错情况为，把张量加载到设备cuda上时报错，即无法利用gpu进行计算和训练，初步推测应为 pytorch 和 cuda 版本不匹配。
解决历程
- 如果是面对别人的代码，建议大家新开 test.py，单独测试代码能否运用
gpu（我的结果是不行，代表原来的环境有问题），测试代码可参考如下：
import torchdevice = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
a = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)
print(a)
python的版本也很重要，大部分人建议是python3.6 - python3.7
根据本机版本安装 pytorch-gpu，可以在 bing 上直接搜索 cuda（梯子），找到 [Compute Capability, GPU semiconductors and Nvidia GPU board products]表，如下。最左侧的 Compute capability 是对应GPU的算力，不同GeForce设备对应的算力不同，设备越好算力越高。
找到算力后，绿色处对应的是算力，cuda SDK 是我们能安装的 cudatoolkit ，非常重要！不同的 cudatoolkit 对tensorflow 和 pytorch 的兼容是不同的。注意，我们安装的 cudatoolkit 还要小于本地的 driver version，可以用 nvidia -smi 来查询。
重要的是tensorflow的版本对应，我参考了这一篇
https://blog.csdn.net/K1052176873/article/details/114526086pytorch 安装代码，官网上的在我的服务器上，不能安装gpu版，以下是我具体装机用到的；去掉 -c pytorch在不开全局代理的时候会更快。
conda install pytorch-gpu torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2
- 最后分析结果
别人代码里用到的是低版本的 tensorflow，无法匹配高cudatoolkit和算力，具体到pytorch其实没什么问题。
如果要使用的话，现在的想法就是把 tensorflow 1.x 版本修改为 2.x。还看到说，nvidia把1.x版本集成到最新的算力了，具体还没尝试过。
——————
最后的建议：
1、每次重新配环境的时候，不一定要所有包重装，可以先把tensorflow和pytorch装好
2、装其他库的时候，可以按照本机的特点，写enviroment.yml，把包都集成好，能降低重复装环境，将花的时间。
3、pytorch 和 tensorflow 的版本时可能发生冲突的，我认为最明显的冲突就是 cudatoolkit，其余因素暂未知。
参考资料：
1、[最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程]
GPU装pytorch先看：9.10.14.23-28
2、CUDA-Wikipedia
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- [debug]THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=405 error=11 : invalid argume
解决 THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=405 error=11 : invalid argument 完 ...
- python出现THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/ThCGeneral.cpp line=405 error=11 : 情况
python出现THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/ThCGeneral.cpp line=405 error=11 : invalid argum ...
- file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=383 error=8 : invalid device
这个错误通常出现在使用CUDA加速的PyTorch代码中.这个错误表示在GPU设备上执行的某个函数不是一个有效的设备函数.其中的错误代码"error=8"是CUDA runtime ...
- RuntimeError: cuda runtime error (3) : initialization error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:
第三个大坑:在python多进程中使用pytorch加载模型时报错: THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=5 ...
- 解决RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70N
解决两个问题: (1)RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral ...
- 【Bug解决】invalid argument at /pytorch/aten/src /THC/THCGeneral.cpp:405
错误信息: RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.c ...
- RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:50
RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:50 在运行 ...
- RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp
RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp cud ...
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