return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

这个错误通常是由于在使用GPU时，设备编号无效导致的。您可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 确认您的CUDA驱动程序已经正确安装并配置。
2. 检查您的代码，确认您指定的设备编号是正确的。
3. 确认您的CUDA设备可用。您可以使用`torch.cuda.is_available()`函数来检查CUDA是否可用。
4. 尝试将TORCH_USE_CUDA_DSA环境变量设置为1，以启用设备端断言。
5. 如果上述方法都不能解决问题，可以尝试升级您的CUDA驱动程序或PyTorch版本。

另外，您还可以尝试使用`torch.cuda.set_device()`函数来设置要使用的CUDA设备，例如：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    torch.cuda.set_device(device)

希望这些方法能够帮助您解决问题。

相关问题

in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device))

在Python中，lambda函数是一种匿名函数，它可以在一行代码中定义简单的函数。在给定的代码中，"<lambda>"表示lambda函数的名称，"self._apply(lambda t: t.cuda(device))"表示对self._apply函数应用lambda函数。

具体来说，这段代码的作用是将输入的参数t通过lambda函数进行处理，将其移动到指定的CUDA设备上。这里的lambda函数接受一个参数t，并调用t对象的cuda方法将其移动到指定的设备上。

File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device))

这段代码是PyTorch中的一个函数 `_apply` 的调用示例。代码中使用了一个 lambda 表达式作为参数传递给 `_apply` 函数。

lambda 表达式 `lambda t: t.cuda(device)` 是一个匿名函数，它接受一个参数 `t`，并将该参数调用 `cuda(device)` 方法进行处理。

在这行代码中，lambda 表达式被传递给 `_apply` 函数，并作为参数 `fn`。`_apply` 函数会将 lambda 表达式应用于模块的每个参数，并返回处理后的参数。

这行代码的作用是将模块中的所有参数都移动到指定的 CUDA 设备上。具体来说，它调用了参数的 `cuda(device)` 方法，将参数移动到指定的 CUDA 设备上。