no CUDA-capable device is detected

2020/10/28 更新　エラーの解決策を見つけた。

環境

linux
python3
gpu nvidia

エラー

rayでGPUを使用し、並列処理をしていると以下のようなエラーがでる。

RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1591914855613/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:47

エラーの対処方法

上記のエラーは以下のようになっているであろうか。

 File "/home/user/anaconda3/envs/muzero/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 192, in _lazy_init
    torch._C._cuda_init()
RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1591914855613/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:47

このとき、/home/user/anaconda3/envs/muzero/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.pyのファイルを開く。
そして、以下のようにGPUの指定を行う。

r"""
This package adds support for CUDA tensor types, that implement the same
function as CPU tensors, but they utilize GPUs for computation.

It is lazily initialized, so you can always import it, and use
:func:`is_available()` to determine if your system supports CUDA.

:ref:`cuda-semantics` has more details about working with CUDA.
"""

import contextlib
import os
import torch
import traceback
import warnings
import threading
from typing import List, Optional, Tuple, Union
from torch._six import raise_from
from ._utils import _get_device_index, _dummy_type
from .streams import Stream, Event
from .. import device as _device
import torch._C

try:
    from torch._C import _cudart
except ImportError:
    _cudart = None

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
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・

上記のようにos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"を書く。

するとGPUが指定されてエラーがなくなる。
補足
私はCUDA:0をしようした例を書いた。
CUDA:1を使うならos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"と書く。