/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/torch/cuda/__init__.py:52: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination (Triggered internally at /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 gpu count 0 Traceback (most recent call last): File "DL_ProcessManager_01.py", line 5, in <module> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "PyInstaller/loader/pyimod03_importers.py", line 540, in exec_module File "DL_ProcessManager/__init__.py", line 1, in <module> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "PyInstaller/loader/pyimod03_importers.py", line 540, in exec_module File "DL_ProcessManager/DL_ProcessManager.py", line 12, in <module> File "/home/lxy/anaconda3/envs/mmdet2/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/hooks/rthooks/pyi_rth_multiprocessing.py", line 55, in _freeze_support File "multiprocessing/spawn.py", line 105, in spawn_main File "multiprocessing/spawn.py", line 115, in _main AttributeError: Can't get attribute 'CarmeraFunc' on <module '__main__' (built-in)> [15584] Failed to execute script DL_ProcessManager_01

时间: 2024-04-22 22:24:08 浏览: 44
这个错误是由于CUDA初始化时出现了问题,可能是由于不匹配的显示驱动程序和CUDA驱动程序导致的。下面是一些可能的解决方案: 1. 确保你的显示驱动程序与安装的CUDA版本兼容。你可以在NVIDIA官方网站上找到CUDA与驱动程序版本的兼容性信息。如果不兼容,请尝试更新或降低驱动程序版本,使其与CUDA版本匹配。 2. 确保你的CUDA环境正确配置。验证CUDA是否正确安装和配置,可以尝试运行一些简单的CUDA示例代码,以确保CUDA可以正常工作。 3. 检查你的代码中是否有其他与CUDA相关的操作在调用`torch.cuda.NumCudaDevices()`之前被执行。确保在调用此函数之前没有其他CUDA操作。 4. 确保你的环境变量设置正确。检查环境变量`LD_LIBRARY_PATH`是否包含正确的CUDA库路径。你可以使用以下命令检查: ``` echo $LD_LIBRARY_PATH ``` 如果没有设置或设置不正确,你可以通过编辑`~/.bashrc`文件来设置正确的路径: ``` export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 然后运行以下命令使更改生效: ``` source ~/.bashrc ``` 5. 如果以上解决方案都无效,尝试重新安装CUDA和相关的驱动程序。 请注意,上述解决方案中的一些步骤可能需要管理员权限。如果你对系统没有足够的权限,建议与系统管理员合作或联系技术支持以获取进一步的帮助。同时,确保备份重要的数据,以防万一出现问题。

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Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

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