Сообщение об ошибке выглядит следующим образом:
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-06e96beb03a5> in <module>()
11
12 x_test = np.array(test_features)
---> 13 x_test_cuda = torch.tensor(x_test, dtype=torch.float).cuda()
14 test = torch.utils.data.TensorDataset(x_test_cuda)
15 test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test, batch_size=batch_size, shuffle=False)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/cuda/__init__.py in _lazy_init()
160 class CudaError(RuntimeError):
161 def __init__(self, code):
--> 162 msg = cudart().cudaGetErrorString(code).decode('utf-8')
163 super(CudaError, self).__init__('{0} ({1})'.format(msg, code))
164
RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:51
Вы проверяли, включено ли ускорение графического процессора?
да, я не открываю этот GPU! Спасибо!
Под "факел" вы подразумеваете ПиТорч? Вики-тег для «Факела» говорит «Torch — это научная вычислительная среда для LuaJIT. Она широко используется исследователями машинного обучения по всему миру»..





Щелкните Время выполнения и выберите Изменить тип среды выполнения.
Теперь в Аппаратное ускорение выберите графический процессор и нажмите Save.
Фактическое написание «Изменить тип среды выполнения»?
@PeterMortensen да
Иногда даже после выполнения следующей остановки может возникнуть эта ошибка. Причина этого в том, что вы можете использовать Colab для длительных вычислительных процессов, и он не предпочитает, чтобы вы использовали его таким образом.
Вы можете проверить причины и объяснения Google по этой ссылке: https://research.google.com/colaboratory/faq.html#usage-limits
Можете ли вы уточнить, что вы пробовали до сих пор? Какова точная настройка и какой у вас соответствующий код?