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触发 RuntimeError: CUDA unknown error 的核心原因是 PyTorch 的 CUDA 环境初始化失败，结合日志中的警告和代码逻辑，具体原因可分为以下 4 类，按优先级排序：

1. 核心原因：CUDA 环境配置不匹配或初始化时机错误
   关键错误点：torch._C._cuda_init() 初始化失败，提示 “可能是环境变量设置错误（如程序启动后修改 CUDA_VISIBLE_DEVICES）”
   代码在未检查 CUDA 是否可用的情况下，直接调用 torch.cuda.set_device()，如果此时 CUDA 本身不可用，就会触发初始化错误。
   另一种常见情况是：程序启动前 CUDA_VISIBLE_DEVICES 未正确设置，或启动后动态修改了该环境变量，导致 PyTorch 无法识别 GPU。
   次要警告不影响核心功能
   AVX2 FMA 警告是 TensorFlow 的 CPU 指令集优化提示，和 PyTorch 的 CUDA 错误无关，可忽略。
   TF-TRT Warning 是 TensorFlow 找不到 TensorRT 加速库的提示，同样和 PyTorch 代码无关。
2. PyTorch 与系统 CUDA 版本不兼容
   若当前系统的 CUDA 版本是 12.4，但 PyTorch 安装的版本可能和该 CUDA 版本不匹配：
   若安装的是 CPU-only 版本的 PyTorch，则完全不支持 CUDA 操作，调用 torch.cuda 相关函数必报错。
   若安装的是 GPU 版本的 PyTorch，但编译时依赖的 CUDA 版本（如 11.8）与系统的 12.4 不兼容，会导致初始化失败。
3. GPU 驱动未安装 / 版本过低
   CUDA 的运行依赖 NVIDIA 显卡驱动，满足两个条件：
   驱动必须已安装且能正常识别 GPU（可通过 nvidia-smi 命令验证）。
   驱动版本需支持 CUDA 12.4（NVIDIA 官方要求驱动版本 ≥ 535.104.05）。
   若驱动版本过低，即使安装了 CUDA 12.4，PyTorch 也无法调用 GPU。
4. 权限或硬件问题
   若在服务器 / 容器环境中运行代码，可能没有 GPU 的访问权限（如 GPU 被其他用户独占，或容器未配置 GPU 映射）。
   显卡本身硬件故障，或 BIOS 中未启用 GPU，也会导致 nvidia-smi 无法识别 GPU，进而触发 PyTorch 的 CUDA 错误。
   快速排查步骤（按顺序执行）
   先验证系统 GPU 和 CUDA 状态
   在终端执行以下命令，检查基础环境：
   bash
   运行

1. 检查显卡是否被识别

nvidia-smi

2. 检查系统 CUDA 版本

nvcc -V
若 nvidia-smi 报错 → 驱动未安装 / 损坏，需重新安装对应版本驱动。
若 nvcc -V 显示的版本不是 12.4 → 系统 CUDA 版本与预期不符，需重新配置。
验证 PyTorch 的 CUDA 支持情况
在 Python 终端执行以下代码，不要直接运行脚本：
python
运行
import torch

检查 PyTorch 是否编译了 CUDA 支持

print(torch.cuda.is_available())

检查 PyTorch 内置的 CUDA 版本

print(torch.version.cuda)
若 torch.cuda.is_available() 返回 False → 安装的是 CPU 版本 PyTorch，需重新安装 GPU 版本。
若 torch.version.cuda 与系统 nvcc -V 版本差异过大（如前者 11.8，后者 12.4）→ 需安装与 CUDA 12.4 匹配的 PyTorch。
修复代码逻辑：先检查 CUDA 可用性，再初始化设备
代码逻辑顺序如下，应先判断 CUDA 是否可用，再执行设备设置和调试模式开启，修改后代码如下：
python
运行
import torch

dev_id = 0

第一步：先检查 CUDA 是否可用

if not torch.cuda.is_available():
print(“ERROR: CUDA is not available! Check driver and PyTorch installation.”)
exit(1)

第二步：再设置设备和调试模式

device = torch.device(f’cuda:{dev_id}')
torch.cuda.set_device(device)
torch.set_num_threads(10)
torch.set_sync_debug_mode(1)

第三步：执行 GPU 测试

print(f"当前使用 GPU: {torch.cuda.get_device_name(dev_id)}“)
print(f"PyTorch CUDA 版本: {torch.version.cuda}”)
print(f"系统 CUDA 版本: {torch.version.cuda}") # 可对比 nvcc -V 结果

x = torch.randn(1000, 1000, device=device)
y = torch.matmul(x, x.T)
print(f"GPU 运算结果形状: {y.shape}")
torch.cuda.synchronize(device)
最终解决方案
若驱动 / CUDA 版本不匹配 → 安装支持 CUDA 12.4 的 NVIDIA 驱动 + 对应版本 PyTorch（官网命令：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124）。
若权限问题 → 联系服务器管理员分配 GPU 资源，或在容器中添加 --gpus all 参数。