错误：

RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

RuntimeError（运行时错误）： CUDA 错误：设备序号无效
CUDA 内核错误可能会在其他 API 调用中异步报告，因此下面的堆栈跟踪可能不正确。
为便于调试，可考虑通过 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1。
使用 `TORCH_USE_CUDA_DSA` 进行编译，以启用设备端断言。

错误分析

在进行测试时，运行gradio的api文件，服务器有5张卡，开了jupyter lab,只指定了一张卡，然后出现以上问题

尝试

一般来说，因为是一张卡，所以默认指定cuda:0,尝试了3种方法

# 方法1
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"# 方法2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gradio_api.py-> 运行后出现同样错误# 方法3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python gradio_api.py
-> RuntimeError: No CUDA GPUs are available

最终解决：

gradio_api.py中含有 cuda,device的指定代码

快速搜索键：Ctrl+F , 搜索cuda/device，查看是否指定号码

我的错误是因为cuda处指定cuda:0,而device=1，所以出现错误。