RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA kernel error

最新推荐文章于 2025-02-24 21:09:17 发布
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分类专栏： 工具 文章标签： CUDA torch 版本匹配 错误解决 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Seaern/article/details/123712655
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本文档介绍了如何解决CUDA错误'no kernel image is available for execution on the device'，该错误通常由torch版本与CUDA版本不兼容引起。解决步骤包括卸载torch、安装与系统CUDA兼容的torch版本，以及通过简单的代码测试验证CUDA是否可用。确保正确配置CUDA环境对于深度学习项目至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.


torch版本不匹配

1.卸载torch

2.安装相应版本

3.测试：

torch.cuda.is_available() 只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到
a=torch.Tensor([1,2])
a=a.cuda()
a

解决RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA
m0_54000677的博客
01-11 4159
解决RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.在服务器复现代码的时候，遇到了上述错误，解决办法如下。
成功解决：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_23022733的博客
08-23 3992
安装的 PyTorch 版本和 CUDA 版本不兼容。可以重新安装与系统上 CUDA 版本匹配的 PyTorch 版本。CUDA 版本与 GPU 驱动程序或 PyTorch 安装的 CUDA 编译版本不兼容。安装完成后，就可以完美解决这个Bug！
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 解决
程序员的博客
12-12 361
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 解决
报错:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
zh515858237的专栏
12-28 7938
例如，假设你的cuda版本是12.2，那么你可以将就着用下面的cuda12.1的torch版本。一般报这样的错，主要原因是torch版本和cuda版本不匹配导致的。，找到适合自己cuda的torch版本。
深度学习环境报错:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
最新发布
m0_63341021的博客
02-24 1093
2.选择cuda11.8以上对应的命令安装torch+cuda。（注意：显卡4090只能支持cuda版本11.8以上的版本）torch版本和cuda版本不匹配导致。命令查看cuda 版本。
RuntimeError: CUDA error: no kernal image is available for execution on the device.
weixin_41596697的博客
05-20 1691
解决方法如下：应该是CUDA版本和GPU算力的冲突。
cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device.
qq_42340965的博客
10-12 2938
no kernel image is avaliable for execution on the device
报错：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
周周的专栏
04-12 1万+
报错：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device提醒：安装pytorch时，除了要注意pytorch与torchvision版本的匹配，也要注意pytorch与cuda的版本兼容。不然……，安装环境会让你想吐~
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
Daisy4的博客
04-06 1144
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device OSError: /home/aita/anaconda3/envs/FusionDTA/lib/python3.7/site-packages/nvidia/cublas/lib/libcublas.so.11: symbol cublasLtHSHMatmulAlgoInit version libcublasLt.so.11 not de
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device报错分析与解决
sangedianhao的博客
11-21 6113
【注】cuda是向下兼容的，因此可以选择 >= 项目要求版本的cuda。翻译一下【1】：RTX 3090的算力是8.6，但是当前的PyTorch依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、7.0、7.5。而根据对应的算力关系，算力为8.x的显卡使用的cuda版本应该 >= 11.0。因此需要重新安装cuda和对应cuda可用版本的pytorch。由于cuda版本是直接对应电脑显卡的，因此上面表面上是说pytorch版本不对应，但实际上是pytorch依赖的cuda版本的问题。
[Ubuntu Error] RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
挪威的深林的博客
07-07 994
命令显示使用的是CUDA 11.8编译器。这种不一致可能导致运行时出现问题，因为库和编译器版本不匹配。提供的输出信息来看，系统上安装了CUDA 10.1相关的包，但。如果你不再需要CUDA 10.1，可以卸载它以避免冲突。
MMdetection模型运行错误RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_41627642的博客
07-20 317
如何查找服务器的 cuda 环境变量 TORCH_CUDA_ARCH_LIST。
当出现RuntimeError:CUDA error:no kernel image is available for execution on the device 问题时候的pytorch安装方法
m0_65931988的博客
04-07 2355
本人由于需要学习深度学习，因此要用到pytorch.经过不断摸索终于成功安装好了pytorch,其中走过很多弯路，其中最大的原因就是没有意识到显卡算力的问题导致安装pytorch不匹配。
报错CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
momo的博客
06-18 2190
在这种情况下默认安装的是CPU版本的pytorch，因此如果使用GPU运行会出现CUDA版本不匹配的问题，即CUDA error: no kernel image is available for execution on the device。中给出了不同版本的pytorch对应的torchvision、torch audio和CUDA版本，十分实用。在安装pytorch的时候，如果服务器上有GPU，不能直接使用。的安装命令，如果需要安装GPU版本的pytorch，可以使用。
[解决bug]CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
a180736的博客
02-27 6788
我在复现论文的代码时反复出现这个错误，终于在今天被我解决了，特此立帖记录。
pytorch 报错 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
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weixin_42642296的博客
04-11 4万+
环境： python 3.8.3 pytorch 1.7.1 cuda10.1 GPU: GeForce 920M 问题 用GPU运行代码时报错如下 因为我的cuda是配好了的，用tensorflow时就没问题，本来运行以下测试的时候发现也是没问题的。 In [2]: torch.cuda.is_available() Out[2]: True 但是再测试一下其它的 In [3]: torch.empty(3,4,device='cuda') 或者 In [5]: torch.Tensor([1
RunTimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 原因
12-23
引用[1]和引用[2]中提到的错误"RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device"表示在执行CUDA代码时，设备上没有可执行的内核图像。这个错误通常是由以下几个原因引起的： 1. CUDA驱动程序版本不匹配：CUDA代码需要与正确版本的CUDA驱动程序配合使用。如果CUDA代码使用的驱动程序版本与当前系统中安装的驱动程序版本不匹配，就会出现此错误。解决方法是确保CUDA代码和CUDA驱动程序版本匹配。 2. 缺少CUDA运行时库：CUDA代码需要依赖CUDA运行时库来执行。如果系统中没有正确安装CUDA运行时库，就会出现此错误。解决方法是安装正确版本的CUDA运行时库。 3. 缺少CUDA编译器：CUDA代码需要使用CUDA编译器将代码编译为可执行的内核图像。如果系统中没有正确安装CUDA编译器，就会出现此错误。解决方法是安装正确版本的CUDA编译器。 4. 设备不支持CUDA：某些设备可能不支持CUDA，或者CUDA驱动程序没有正确地识别设备。解决方法是检查设备是否支持CUDA，并确保驱动程序正确地识别设备。 综上所述，"RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device"错误的原因可能是CUDA驱动程序版本不匹配、缺少CUDA运行时库、缺少CUDA编译器或设备不支持CUDA。根据具体情况，可以采取相应的解决方法来解决该错误。
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