解决该问题需要将设备目标修改为 MindSpore 支持的 GPU 设备目标

如果你的计算机中有 GPU 并且想要使用 GPU 进行深度学习训练，可以将设备目标修改为 MindSpore 支持的 GPU 设备目标。具体步骤如下：

1. 首先需要安装 MindSpore GPU 版本，可以参考 MindSpore 官网的安装文档进行安装。

2. 在代码中使用 GPU 设备目标，可以将以下代码：

if not device.lower() == "cpu":
    raise ValueError(f"For 'context.set_context', package type {__package_name__} support 'device_target' " 
                      f"type cpu, but got {device}.")

修改为：

if not device.lower() == "gpu":
    raise ValueError(f"For 'context.set_context', package type {__package_name__} support 'device_target' " 
                      f"type gpu, but got {device}.")

这样可以确保代码中使用 MindSpore 支持的 GPU 设备目标。

相关问题

安装gym==0.21.0，mindspore-gpu==1.8.1，mindspore_rl==0.7.0，解决找不到资源的问题

你可以使用以下命令安装所需的库和版本：

pip install gym==0.21.0
pip install mindspore-gpu==1.8.1
pip install mindspore_rl==0.7.0

请确保你的Python环境已正确设置，并且你有相应的GPU驱动程序和CUDA工具包（如果使用GPU版本）。

如果你在安装过程中遇到找不到资源的问题，可能是由于网络连接问题或软件源的限制导致。你可以尝试使用以下方法解决：

1. 检查网络连接是否正常，确保你可以访问互联网。
2. 使用国内的软件源镜像，例如使用清华大学的镜像源，可以通过以下命令替换默认的软件源：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gym==0.21.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mindspore-gpu==1.8.1
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mindspore_rl==0.7.0

这样就可以使用清华大学镜像源来下载所需的库文件。

希望这些信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

支持GPUDirect RDMA的GPU和RDMA设备有哪些

支持GPUDirect RDMA的GPU包括NVIDIA Tesla和Quadro系列，支持RDMA的网络适配器包括Mellanox ConnectX系列和Intel Omni-Path系列。此外，也有一些其他厂商的GPU和RDMA设备也支持GPUDirect RDMA，但需要根据具体型号和设备规格来确认是否支持。