报错原因 cuda版本和 pytorch不匹配 解决办法 点击此连接 进入如下图所示的页面 查看cuda版本：nvidia smi 根据自己所需的torch 系统 cuda版本选择对应的安装方式即可 查看各版本对应关系 参考链接 ...
2021-06-17 11:35 0 865 推荐指数：
CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device: No error 使用 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras ...
问题描述 装新环境默认装了个最新的 pytroch，训练的时候报错。 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 ...
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 cudnn ...
解决方式：mmcv源码编译， 下载对应版本的mmcv, 执行以下命令 MMCV_WITH_OPS=1 pip install -v -e . mmdetection 遇到相 ...
上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到，并没有说明是否能正常使用，要想看Pytorch能不能调用cuda加速，还需要简单的测试一下： 一般来讲，输出主要是报48号错误，也就是CUDA的问题，出现这个问题在于硬件的支持情况，对于算力3.0 ...
Pytorch报错：cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 这种问题是网上比较常见的，一般的原因就是Label ...
在指定用第几块GPU的时候，在代码开头输入了 表示用第二块GPU，并且也只能看见第二块，然后输入： 这时候输出的就是1（其实一共有4块） 至此应该不会有什么问题，但是问题出就出在后面的代码： 最好用以下形式，而不是用.cuda(),因为这个无法指定 ...
cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED ε=(´ο｀*)))唉 ...
