遇到错误 "cuda error: no kernel image is available for execution on the device" 时,通常意味着CUDA程序试图在一个不支持其编译生成的PTX(Parallel Thread Execution,并行线程执行)或CUBIN(CUDA Binary,CUDA二进制文件)架构的GPU上运行。这个问题可能由多种原因引起,以下是一些可能的解决方案,按照你的提示进行组织...
简介:【已解决】RuntimeError: CuDA error: no kernel image is available for execution on the device 问题:根本原因是之前装的cuda和torch版本和显卡不适配(开始以为4090可以兼容很多版本就没管) 解决方法:卸载之前的cuda和torch,找到适配的cuda和troch版本,安装--然后就没问题了。 我的配置 GPU 10张4090 CUDA...
换了一个全新的GPU Nvidia A10G, setup完deep training环境之后,跑pytorch training的时候,就碰到了这么一个问题 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 在网上搜了一波,发现大家碰到这个问题的频率也非常的高[1],总而言之就是安装的cuda, pytorch和当前的GPU型号...
解决CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 测试cuda是否可用 当前GPU的算力与当前版本的Pytorch依赖的CUDA算力不匹配(3080算力为8.6,而当前版本的pytorch依赖的CUDA算力仅支持3.7,5.0,6.0,7.0) 我的解决方法是重新到清华源网站上下载了pytorch,解决 链接是不同pytorch和gpu cuda cud...
先是显示RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device,网上查了一圈都说是当前显卡的算力太低,不支持高版本的 CUDA。 看了一眼显卡:3090;看了一眼 CUDA:11.1,都没问题。而且之前用 pytorch 也没出现这种问题。
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device RuntimError2.png 问题的根本确实是CUDA 和 torch 版本不统一,解决方法: 3000系列显卡支持CUDA 11以上,所以CUDA 10.2安装多少遍都是会报错的,强烈推荐3000系列直接安装CUDA 11.1,后面用pip安装torch也很快(我一直以为CUDA 10.2...
Runtime error: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device。 此错误代表pytorch版本与cuda版本不兼容。 环境版本 CUDA版本为11.1,显卡型号为Nvidia RTX3080。 显卡信息 解决办法 重新安装pytorch及相关组件,按照显卡版本安装pytorch、torchvision、torchaudio等组件。 pip install torch==1.9...
cuda项目出错,no kernel image is available for execution on the device,解决方案SET(CUDA_NVCC_FLAGS-gencodearch=compute_61,code=sm_61;-G;-g)设置arch和code与电脑的显卡匹配,就可以解决。
[enforce fail at context_gpu.h:171] . Encountered CUDA error: no kernel image is available for execution on the device Error from operator: output: “LSTM/i2h_w” name: “” type: “XavierFill” arg { name: “shape” ints: 400 ints: 62 } device_o...
docker拉取ultralytics/yolov3最新版,调用显卡时显示CUDA error: no kernel image is available for execution on the device错误,一般是因为显卡算力、cuda版本、pytorch版本不兼容导致的。 我用的是rtx3090,算力8.6 nvcc --version命令查询cuda版本为Build cuda_11.4 ...