報錯原因 cuda版本和 pytorch不匹配 解決辦法 點擊此連接 進入如下圖所示的頁面 查看cuda版本：nvidia smi 根據自己所需的torch 系統 cuda版本選擇對應的安裝方式即可 查看各版本對應關系 參考鏈接 ...
2021-06-17 11:35 0 865 推薦指數：
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 ...
問題描述 裝新環境默認裝了個最新的 pytroch，訓練的時候報錯。 先是顯示 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device，網上查了一圈都說是當前顯卡的算力太低，不支持高版本 ...
當前GPU的算力與當前版本的Pytorch依賴的CUDA算力不匹配（3080算力為8.6，而當前版本的pytorch依賴的CUDA算力僅支持3.7，5.0，6.0，7.0） 我的解決方法是重新到清華源網站上下載了pytorch，解決 鏈接是不同pytorch和gpu cuda cudnn ...
解決方式：mmcv源碼編譯， 下載對應版本的mmcv, 執行以下命令 MMCV_WITH_OPS=1 pip install -v -e . mmdetection 遇到相 ...
上面的命令只是檢測CUDA是否安裝正確並能被Pytorch檢測到，並沒有說明是否能正常使用，要想看Pytorch能不能調用cuda加速，還需要簡單的測試一下： 一般來講，輸出主要是報48號錯誤，也就是CUDA的問題，出現這個問題在於硬件的支持情況，對於算力3.0 ...
Pytorch報錯：cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 這種問題是網上比較常見的，一般的原因就是Label ...
在指定用第幾塊GPU的時候，在代碼開頭輸入了 表示用第二塊GPU，並且也只能看見第二塊，然后輸入： 這時候輸出的就是1（其實一共有4塊） 至此應該不會有什么問題，但是問題出就出在后面的代碼： 最好用以下形式，而不是用.cuda(),因為這個無法指定 ...
cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED ε=(´ο｀*)))唉 ...
