在 numba.cuda.close() 之后再次使 GPU 可用？

Question

所以当我跑cuda.select_device(0)然后cuda.close()。PyTorch 无法再次访问 GPU，我知道有一种方法可以让 PyTorch 再次使用 GPU，而无需重新启动内核。但我忘了怎么做。还有人知道吗？

from  numba import cuda as cu
import torch 


# random tensor
a=torch.rand(100,100)

#tensor can be loaded onto the gpu()
a.cuda()

device = cu.get_current_device()
device.reset()

# thows error "RuntimeError: CUDA error: invalid argument"
a.cuda()

cu.close()
# thows error "RuntimeError: CUDA error: invalid argument"
a.cuda()

torch.cuda.is_available()
#True

然后尝试运行基于 cuda 的 pytorch 代码会产生：

RuntimeError: CUDA error: invalid argument

Answer 1

你能提供一个更完整的片段吗，我正在运行

from numba import cuda
import torch 
device = cuda.get_current_device()
device.reset()
cuda.close()
torch.cuda.isavailable()

哪个打印True，不确定您的问题是什么？