CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 解决方案（适配 RTX 4090）

一、问题背景

近期在服务器上部署 SiamMask 模型时，遇到以下报错：

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

该问题发生在运行以下命令时：

python -m tools.demo \
  --resume experiments/siammask_sharp/SiamMask_VOT.pth \
  --config experiments/siammask_sharp/config_vot.json \
  --base_path datasets/datapath/images

环境信息如下：

配置项	版本/型号
显卡	NVIDIA RTX 4090
显卡架构	Ada Lovelace (Compute Capability 8.9)
CUDA 驱动	12.4
PyTorch	1.4.0
PyTorch CUDA 编译版本	10.1

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二、错误原因分析

该错误通常表示：

当前 PyTorch 所编译支持的 CUDA 架构中，没有包含当前 GPU（如 RTX 4090）的内核代码。

更直白地说：

• 你的 PyTorch 是 2020 年的版本（1.4.0），当时 根本没有 RTX 4090。
• PyTorch 1.4 编译时最多只支持到 CUDA 10.1，且不包含 Compute Capability 8.9（RTX 4090 所需）。

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三、解决方案

✅ 推荐方案：升级 PyTorch 到支持新显卡的版本

1. 卸载旧版本 PyTorch

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

2. 安装支持 RTX 4090 的 PyTorch（建议使用 cu118 编译版本）

pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

⚠ 注意：你不需要额外安装 CUDA Toolkit，PyTorch 自带编译好的 CUDA 运行时。

3. 验证是否安装成功

import torch
print(torch.__version__)        # 应为 2.1.0
print(torch.version.cuda)       # 应为 11.8
print(torch.cuda.is_available())  # 应为 True

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四、其他可选方案（不推荐）

1. 使用 CPU（调试用）

修改 tools/demo.py：

device = torch.device('cpu')

但会非常慢，不适合正式使用。

2. 自行从源码编译 PyTorch

复杂耗时，适用于嵌入式/定制需求场景，不适合大多数用户。

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五、升级 PyTorch 后 SiamMask 的兼容性问题

由于 SiamMask 是基于 PyTorch 1.x 编写的老项目，在 PyTorch 2.x 中运行可能会遇到以下问题：

• .data 访问方式被弃用
• volatile 参数已移除
• 一些 BN 层行为变化
• torch.Tensor.cpu().numpy() 之间类型不兼容

如遇此类问题，可以参考警告信息修改代码，或留言我来协助修复。

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六、总结

错误提示：

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

根本原因： PyTorch 版本太旧，不支持新显卡（如 RTX 4090）

解决方案：

• 升级 PyTorch 到 2.1.0+
• 使用 cu118 编译版本（CUDA 11.8），兼容 Ada 架构
• 若有 API 不兼容问题，适当修改 SiamMask 源码即可解决

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如果你也遇到相同问题，希望这篇博客能帮你少踩一点坑。如果有更多关于 SiamMask 或目标跟踪相关的问题，欢迎留言交流！