No kernel image is available for execution on the device问题

最新推荐文章于 2025-04-01 13:14:13 发布
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分类专栏： 编程软件环境配置
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PyTorch CUDA 错误修复 GPU兼容性 离线安装
关键词由优快云通过智能技术生成

Error

  • 训练时报以下错误：
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.
  • 运行以下脚本
import torch
torch.zeros(1).
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cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device
Learning
04-19 792
no kernel image is available for execution on the device
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 2360
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。
【GPU】no kernel image is available for execution on the device
从善若水的博客
10-08 4934
前段时间在一个很古老的笔记本（lenovo Y400 GT650M*2）上安装NVIDIA内核驱动和CUDA，安装过程也是一波三折，首先是NVIDIA内核一直无法加载，提示原因是内核签名失败，最后发现是因为UEFI开启了选项，后来关闭这个feature之后内核正常加载了，nvidia-smi也可以正常使用了，
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 2227
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。
no kernel image is available for excution on the device
saoqi_boy的博客
11-02 947
在kernel.cu文件上右键，依次选择属性 -> 配置属性 -> CUDA C/C++ -> Device -> Code Generation，假设你的卡计算能力5.0，则设置为 == compute_52,sm_52 == 就会报上面的错误，应该设置为 == compute_50,sm_50 ==。
在使用tensorflow时报错——no kernel image is available for execution on the device
weixin_42641853的博客
11-29 1155
no kernel image is available for execution on the device 使用tensorflow时候，报了一个错误“no kernel image is available for execution on the device”，那么这个是由于GPU算力不足导致的，可以尝试安装低版本的cuda和低版本的tensorfolw。 例如我的显卡是930.我安装的cuda是8.0，然后tensorflow是1.15. 使用语句pip install tensorflow=
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
Daisy4的博客
04-06 1149
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
PyTorch报CUDA error: no kernel image is available for execution on the device问题解决
m0_45275062的博客
08-03 2398
首先讲一下报错的原因PyTorch高版本对显卡算力是有所要求的，驱动程序只是从软件角度去利用显卡，显卡的算力是不会改变的，报错就在于显卡的算力太低。这里就涉及到了NVIDIA GPU CUDA的compute capability，这是一个类似版本的概念。不同型号的GPU的compute capability不同。 其次解决办法就是使用低版本的PyTorch,或者更换新显卡。目前官方列出的清单（GPU Compute Capability）上，较低的为2.1，都是较早的GPU型号，如：GT430, GT6
成功解决：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_23022733的博客
08-23 4305
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！
[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。
PyTorch报CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 错误
热门推荐
peacefairy的博客
08-15 2万+
问题描述： pytorch使用GPU报错，具体操作的简化如下： 安装成功，测试GPU可用，但是下面这步报错了。 t = torch.ones(1,1,28,28) t = t.cuda() t 我的环境是： pytorch1.5.1； Cuda 10.1.0； GPU（Navida GeForce 920M python（3.6） 原因： 问题出在CUDA对部分计算操作无法支持，即no kernel image is available for execution on the device的问题。
报错:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
zh515858237的专栏
12-28 8086
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。
CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device
不积跬步无以至千里
07-02 1万+
程序中使用到了darknet静态库，将该程序放在另一台机器上执行时报错： 原因：两台机器显卡的算力不一致，在编译darknet的时候应修改makefile配置使其与本机的gpu算力一致。 然后将生成的darknet静态库放程序里再重新编译。 修改方法： 1 查看根据显卡信号查看算力： 地址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2 修改darknet的makefile： 3 重新编译 参考：https://www.wandouip.co..
解决办法：addKernel launch failed: no kernel image is available for execution on the device
weixin_54672021的博客
08-28 1960
-在第一次运行CUDA runtime时，出现以下报错： addKernel launch failed: no kernel image is available for execution on the device addWithCuda failed! 问题分析 编译器中的算例设置与显卡算例不匹配 解决办法： 1.安装Nsight ，在vs中按图片点击打开 system info,查看显卡算力，图中我的算力为5.0，SM为5。 2.vs打开项目-项目属性-CUDA-Device 按照我的显
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA kernel error
Seaern的博客
03-24 3808
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.
RuntimeError: CUDA error: no kernal image is available for execution on the device.
weixin_41596697的博客
05-20 1716
解决方法如下：应该是CUDA版本和GPU算力的冲突。
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
caffe-ssd：no kernel image is available for execution on the device
电子信息硕士在读
04-30 1603
caffe-ssd编译问题，其余caffe系列框架应该也适用
cUDA error: no kernel image is available for execution on the device
03-04
### 解决 CUDA 错误 “no kernel image is available for execution on the device” 当遇到此错误时，通常是因为当前安装的软件包不支持所使用的 GPU 架构。具体来说，在尝试使用 GeForce RTX 3060 进行计算时遇到了兼容性问题[^2]。 #### 检查并更新 PyTorch 安装 由于 GeForce RTX 3060 支持 CUDA 能力 `sm_86`，而现有的 PyTorch 版本仅支持较低版本的架构 (`sm_37`, `sm_50`, `sm_60`, `sm_70`)，因此需要重新编译或下载适合该硬件的新版 PyTorch 或者通过官方渠道获取预构建的支持更高 CUDA 计算能力的二进制文件： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 上述命令会安装与 CUDA Toolkit 11.3 兼容的 PyTorch 及其依赖项，这应该能够覆盖到 `sm_86` 的需求。 #### 验证 NVIDIA 驱动程序和 Docker 设置 如果是在容器环境中运行，则还需要确认宿主机上的 NVIDIA 驱动器以及 Docker 中集成的 NVIDIA 插件是否匹配且正常工作。驱动库版本不符可能导致初始化失败等问题[^3]。可以通过以下方式验证环境配置： - **检查驱动状态** 使用 `nvidia-smi` 命令查看显卡及其驱动的状态 - **测试Docker中的NVIDIA功能** 执行简单的测试镜像来确保一切按预期运作: ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` 以上操作可以排除因驱动或插件引起的潜在冲突。 #### 更新 CUDA 工具链 对于本地开发环境而言，可能也需要升级至最新稳定发布的 CUDA Toolkit 来获得更好的性能优化和支持更多的 GPU 设备特性。详细的设置指南可以在文档中找到更多信息[^1]。
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