我正在使用 cupy 通過 pytorch 運行 cuda 代碼。我的環境是ubuntu 20，anaconda-python 3.7.6，nvidia-driver 440，cuda 10.2，cupy-cuda102，torch 1.4.0首先我寫了一個簡單的主要代碼import data_load_testfrom tqdm import tqdmimport torchfrom torch.utils.data import DataLoaderdef main():    dataset = data_load_test.DataLoadTest()    training_loader = DataLoader(dataset, batch_size=1)    with torch.cuda.device(0):        pbar = tqdm(training_loader)        for epoch in range(3):            for i, img in enumerate(pbar):                print("see the message")if __name__ == "__main__":    main()和這樣的數據加載器。from torch.utils.data import Datasetimport cv2import cupy as cpdef read_cuda_file(cuda_path):    f = open(cuda_path, 'r')    source_line = ""    while True:        line = f.readline()        if not line: break        source_line = source_line + line    f.close()    return source_lineclass DataLoadTest(Dataset):    def __init__(self):        source = read_cuda_file("cuda/cuda_code.cu")        cuda_source = '''{}'''.format(source)        module = cp.RawModule(code=cuda_source)        self.myfunc = module.get_function('myfunc')        self.input = cp.asarray(cv2.imread("hi.png",-1), cp.uint8)        h, w, c = self.input.shape        self.h = h        self.w = w        self.output = cp.zeros((w, h, 3), dtype=cp.uint8)        self.block_size = (32, 32)        self.grid_size = (h // self.block_size[1], w // self.block_size[0])    def __len__(self):        return 1    def __getitem__(self, idx):        self.myfunc(self.grid_size, self.block_size, (self.input, self.output, self.h, self.w))        return cp.asnumpy(self.output)