调用GPU进行训练时出现 CUDA error : invalid device ordinal 核心已转储的错误 解决方案

ubuntu系统，在带有GTX 1080Ti显卡的笔记本上配置好了显卡驱动nvidia-384                    ，CUDA9.0，cuDNN7.0.5，opencv3.4.3，anaconda3 

环境,使用darknet进行训练时，使用以下指令训练：

```./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg scripts/darknet53.conv.74 -gpus 0,1

成功开始了训练，后来想修改代码重新训练，每次都报核心已转储的错误。
反复检查代码确认没问题，之后查看了无数核心已转储的教程还是没有解决，不掉用GPU时可以进行训练，也可以测试，接着怀疑是否是软件冲突，然后在makefile中试着把opencv等置0，没有检查出问题。确认过CUDA与cuDNN版本相匹配怀疑，怀疑opencv版本可能与CUDA版本有兼容性问题，卸载了opencv3.4.3重新装其他版本opencv还是不行。
之后搜到下面这个博客，

https://blog.csdn.net/qq_36362060/article/details/80739573

看到ubuntu16.4系统，GTX1080Ti显卡，opencv3.1.0 cuda8.0，cudnn v6.0跑yolo3 的配置，别人成功了，说明此配置没有问题。安装好了cuda8.0，cudnn v6.0，然后在安装opencv3.1.0 的时候一直报错，解决了很多错误，依然会出现奇怪的问题，opencv3.1.0很难装，后来安装opencv4.1.0，发现资料特别少，安装时也出现了一个怎么都解决不了的问题，之后又回归opencv3.4.3，成功安装opencv，测试通过。让darknet 里makefile中：
OPENCV=1
make一下，能跑通。
然而开始训练时，还是存在 CUDA error，核心已转储 的问题
做完一些列的事情差不多能排除核心已转储与软件冲突没有关系。

今天使用 nvidia-smi查看GPU信息

注意到这里只显示了一个GPU的信息，GPU 0 ,然而调用GPU进行训练的时候使用了GPU 0,1

瞬间明白了，问题应该出现在这里。一般的电脑都有自带的显卡，使用GPU训练时，加一个额外的显卡，就是两个显卡，因此使用-gpus 0,1，而我的笔记本只能显示一个额外加进去的显卡（之前能跑带-gpus 0,1的训练，说明电脑上有自带的独显，应该是独显突然出问题了），所以调用方法应该是

``
在终端执行该指令，终于没有问题了，太激动了，折腾这个问题折腾的太久了。另外，看到的darknet使用GPU进行训练的教程都带-gpus 0,1 ，实际上经过测试不需要带 **-gpus 0,1** 也可以运行。
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