首页Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 517, in main device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) File "E:\yolov5-master\utils\torch_utils.py", line 118, in select_device assert torch.cuda.is_available() and torch.cuda.device_count() >= len(device.replace(',', '')), \ AssertionError: Invalid CUDA '--device 3' requested, use '--device cpu' or pass valid CUDA device(s)

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时间: 2024-04-01 19:35:00 浏览: 236

浅谈Python traceback的优雅处理

刚接触Python的时候，简单的异常处理已经可以帮助我们解决大多数问题，但是随着逐渐地深入，我们会发现有很多情况下简单的异常处理已经无法解决问题了，如下代码，单纯的打印异常所能提供的信息会非常有限。 def func1(): raise Exception("--func1 exception--") def main(): try: func1() except Exception as e: print e if __name__ == '__main__': main() 执行后输出如下： –func1 exception– 通过示例，我们发现

这是一个错误信息，出现在使用 YOLOv5 进行训练时。错误的原因是选择了一个无效的 CUDA 设备，可能是因为设备号错误或者没有可用的 GPU。建议检查一下 CUDA 设备的设置，确保设备号正确并且该设备可用。如果您没有可用的 GPU，可以选择使用 CPU 进行训练，通过设置 '--device cpu' 来实现。

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