当前GPU的算力与当前版本的Pytorch依赖的CUDA算力不匹配 算力为 . ，而当前版本的pytorch依赖的CUDA算力仅支持 . ， . ， . ， . 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版本匹配： https: discuss.pytorch.org t gpu compute capability supp ...
2022-03-22 11:33 0 1047 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 ...
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 ...
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 遇到相关问题可以查阅https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN ...
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 ...
问题： 在import keras或import ttheano时出现了以下： 尝试了pip uninstall theano并且使用conda install theano安 ...
tf.test.is_built_with_cuda() ...
网上的解决方案意思是对的，但并没有给出相应的实际解决方法： 问题描述： 当使用ImageFolder方式构建数据集的时候： pytorch会自己扫描train_path下的每一个文件夹（每类图片都位于其类别的文件夹下），并将每一个类映射成数值，比如有4类，类别标签 ...
