阿里函数计算中FC 3 File报错，是什么原因导致的？

阿里函数计算中FC 3 File "/stable_diffusion_server/app.py", line 24, in
assert torch.cuda.is_available()
AssertionError；现在 FC 3 assert torch.cuda.is_available() 报错，是什么原因导致的？

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小小鹿鹿鹿 2023-11-20 23:03:43 53 0

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小周sir

面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
这个错误提示表明在执行函数时出现了意外的退出，并且返回了错误代码1和消息"operation not permitted"。这可能是由于权限问题导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
- 检查函数的执行模式：确认你的函数是否在正确的工作目录下执行，并且具有正确的权限。
- 确保函数所需要的文件和目录存在并且可读：确认你的函数能够访问它所需要的所有文件和目录，并且这些文件和目录都是存在的并且可读的。
- 确保你的函数使用的Python版本与你的函数定义中的Python版本一致：如果你的函数定义中指定了Python版本，你需要确保你的函数使用的就是那个版本的Python解释器。
- 查看错误日志：查看函数计算的控制台日志，看看是否有更多的错误信息可以帮助你定位问题。
2023-11-21 16:49:13

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sunrr
这个错误是因为在运行函数计算时，系统检测到当前环境没有可用的GPU设备。要解决这个问题，您可以尝试以下方法：
1. 确保您的计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。如果没有安装，请访问NVIDIA官网下载并安装。
2. 检查您的代码中是否使用了torch.cuda.is_available()来判断是否有可用的GPU设备。如果有，请确保在运行函数计算之前已经将模型和数据移动到了GPU上。例如：
```
import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
data = data.to(device)
```
1. 如果问题仍然存在，您可以尝试在函数计算控制台中设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，指定使用哪个GPU设备。例如，如果您想使用第一个GPU设备，可以在创建函数计算实例时设置：
```
import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
```
2023-11-21 16:03:05

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