Cuda runtime error (48) : no kernel image is available for execution

最新推荐文章于 2025-04-01 13:14:13 发布
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分类专栏： CUDA DeepLearning
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解决方案：

可能是CUDA版本过低，显卡不支持导致，提高或降低CUDA版本与显卡匹配

【bug】RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 解决方案
Light.T的博客
06-10 1767
使用demo程序验证GPU是否正常，代码如下： import pytorch print(torch.__version__) t=torch.ones(1,1,2,2) t=torch.cuda() 发现报错： RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 查明是torch的版本和cuda的版本不匹配，升级torch可以解决这个问题。 升级命令可以使用如下网页查询： https:/
成功解决：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_23022733的博客
08-23 4293
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！
报错:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
zh515858237的专栏
12-28 8079
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。
解决：CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors
最新发布
weixin_44295060的博客
04-01 2200
my结果：PyTorch 版本: 1.9.1+cu102 CUDA 是否可用: True CUDA 版本: 10.2 GPU 设备: NVIDIA GeForce RTX 4090。某些 GPU（如较新的 RTX 40 系列）需要 PyTorch 2.0+ 才能支持。（如 RTX 4090），需确保 PyTorch ≥ 2.0。（但不一定是实际安装的 CUDA Toolkit 版本）。如果仍有报错，请提供。，但 PyTorch 安装的是。（如 RTX 3060）或。选择以下任一命令安装（推荐。
Runtime Error
hepeng_8的专栏
06-09 183
百分之90的原因是因为你的电脑中病毒了，当然还有其他的原因，看看下面的内容吧 有些时候，在你安装、运行某个软件，可能会得到这样一个错误提示： Microsoft Visual C++ Runtime Library Runtime Error! 可能的情况是： 一、系统的运行库比较旧，而软件需要的是更新版本的运行库；或者系统里根本就没有软件需要的运行库； 二、...
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_43039472的博客
04-05 2621
解决 CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
[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 1006
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
07-20 331
如何查找服务器的 cuda 环境变量 TORCH_CUDA_ARCH_LIST。
解决RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA
m0_54000677的博客
01-11 4162
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。
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 2359
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。
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the driver
Jessica__Chan的博客
03-10 679
问题：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the driver, when use pytorch 1.7 on linux with RTX 3090 解决方案：pip install torch1.7.1+cu110 torchvision0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.
debug - RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_40406045的博客
11-03 372
记录bug
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device（NVIDIA 3090）
zqm_0015的博客
01-10 955
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device（NVIDIA 3090） 问题： 环境：nvidia 3090 显卡 问题：安装了pytorch之后运行程序出现错误 神奇的是 torch.cuda.is_available() 是 true 的 ！ 找到的原因： 可能是安装的 torch 的版本与本地 cuda 对应的版本不对，即使使用 nvcc -V 显示的版本是 cuda 是 9
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the
zhoupingqi2017的博客
03-12 5788
如题目所示的问题就是因为cuda与pytorch的版本不符合导致的。 你可以先去服务器上输入以下命令查看linux里的cuda当前使用版本： nvcc -V 结果： 由此可见我的版本是11.1的cuda，然后去pytorch的官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 这里面找到对应的pytorch的版本 安装即可解决。 我安装的就是这个CUDA11.1的版本： pip install torch==1.8.1+cu111 torchvisi
pytorch查看CUDA支持情况，只需要三行代码，另附Cuda runtime error (48) : no kernel image is available for execution处理办法...
weixin_30897079的博客
12-20 3905
1 import torch 2 import torchvision 3 print(torch.cuda.is_available()) 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： a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()pr...
已解决错误：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
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WangNning2000的博客
06-03 4万+
CUDA和Pytorch版本不对应。 方法一 更换新版本或更高算力的显卡； 方法二 降低Pytorch版本；
cuda 11.5 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
03-24
### 关于CUDA 11.5运行时错误解决方案 该问题的核心在于`RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device`，这通常是因为所使用的CUDA工具链与目标设备架构不匹配所致。以下是详细的分析和解决方法： #### 1. **确认硬件支持的CUDA架构** 不同的显卡型号对应特定的CUDA架构版本（也称为Compute Capability）。对于RTX系列显卡，其对应的架构如下： - RTX 30系显卡（如RTX 3090）基于Ampere架构，最低支持的CUDA架构为8.6。 如果编译后的程序未针对此架构优化，则可能导致上述错误[^2]。 #### 2. **检查PyTorch版本与CUDA版本兼容性** 通过以下Python代码验证当前环境中的PyTorch及其CUDA支持情况： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 若输出显示`torch.cuda.is_available()`返回False或PyTorch版本与CUDA版本不符，则需重新安装适配的PyTorch版本。例如，当使用CUDA 11.5时，推荐安装PyTorch 1.10及以上版本[^4]。 #### 3. **调整CMakeLists.txt配置文件** 在构建OpenCV或其他依赖CUDA的项目时，确保CMake配置正确无误。具体来说，在`cmake-gui`界面中应勾选以下选项以启用必要的功能集： - `OPENCV_ENABLE_NONFREE`: 启用非自由版权算法。 - `WITH_CUDA`: 开启CUDA支持。 - `BUILD_CUDA_STUBS`: 构建CUDA存根库。 - `CUDA_FAST_MATH`: 使用快速数学运算模式。 - `ENABLE_FAST_MATH`: 性能优先而非精度。 - 设置`CUDA_ARCH_BIN=8.6`以指定目标GPU架构。 - 配置`CUDA_nvcuvid_LIBRARY`指向正确的路径，如`C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.3/lib/x64/nvcuvid.lib`。 #### 4. **切换CUDA版本至匹配状态** 有时系统可能同时存在多个CUDA版本，可通过修改`.bashrc`文件来切换默认使用的版本。示例脚本如下所示： ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.5 export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=${CUDA_HOME}/bin:$PATH source ~/.bashrc ``` 完成设置后重启终端窗口使更改生效，并利用`nvcc --version`命令核实当前选用的CUDA版本是否符合预期[^3]。 #### 5. **清理旧版缓存重建工程** 为了防止残留数据干扰新配置效果，建议先清除原有build目录再重新生成整个工程项目。操作流程包括但不限于删除之前产生的二进制文件夹以及重置虚拟环境等措施。 以上步骤综合实施能够有效缓解乃至彻底消除因CUDA版本差异引发的相关异常状况。
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