torch.cuda.DeferredCudaCallError: CUDA call failed lazily at initialization with error: device >= 0 && device < num_gpus INTERNAL ASSERT FAILED at "../aten/src/ATen/cuda/CUDAContext.cpp":50, please report a bug to PyTorch.

这个错误可能是由于 PyTorch 与 CUDA 的版本不兼容所导致的。请确保您正在使用与您的 GPU 兼容的 CUDA 版本，并且您已经正确地安装了 PyTorch。您可以尝试更新您的 CUDA 和 PyTorch 版本，并确保它们兼容。或者，您可以尝试在 CPU 上运行您的代码，以便排除 GPU 相关的问题。如果问题仍然存在，请考虑向 PyTorch 社区寻求帮助或报告错误。

相关问题

torch.cuda.synchronize() RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

CUDA error: device-side assert triggered是指在使用CUDA进行计算时，设备端触发了错误断言。这种错误一般是由于某个计算操作或函数调用出现了问题导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下几个方法：

1. 确保CUDA是否可用：首先要确保CUDA已正确安装并可用。可以通过torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA是否可用。

2. 检查GPU设备：确认代码是否将计算放在GPU上进行。可以使用.cuda()或者.todevice()方法将模型和数据转移到GPU上。

3. 检查CUDA加速设置：检查代码中的相关设置，如torch.backends.cudnn.enabled和torch.backends.cudnn.benchmark，确保它们被正确设置。

4. 设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING：在运行代码时，可以考虑设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1。这样可以确保CUDA错误在同步调用时被报告，从而更好地定位错误。

5. 调试代码：如果以上方法都无法解决问题，可以使用调试工具来进一步分析代码中出现的问题。可以使用PyTorch提供的各种调试工具来跟踪和诊断CUDA错误。

torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal

torch._C._cuda_setDevice(device)是PyTorch中的一个函数，用于设置当前使用的CUDA设备。在这个函数中，device参数表示要设置的设备的索引号。

然而，当出现RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal错误时，意味着指定的设备索引号是无效的。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 设备索引号超出了可用设备的范围：通常情况下，设备索引号从0开始，一直到可用设备的数量减1。如果指定的设备索引号超过了可用设备的数量，就会出现该错误。

2. 没有可用的CUDA设备：如果系统中没有安装或配置CUDA设备，就无法使用CUDA相关功能。在这种情况下，尝试使用CUDA相关函数会导致该错误。

为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：

1. 确保设备索引号是有效的：检查你指定的设备索引号是否在可用设备的范围内。你可以使用torch.cuda.device_count()函数来获取可用设备的数量，并确保指定的设备索引号小于该数量。

2. 确保CUDA设备可用：确保你的系统中已正确安装和配置了CUDA设备。你可以通过运行nvidia-smi命令来检查CUDA设备是否可用，并确保驱动程序和CUDA工具包已正确安装。

如果你仍然遇到问题，可以提供更多关于你的环境和代码的详细信息，以便更好地帮助你解决问题。