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

最新推荐文章于 2025-05-14 14:50:53 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
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版权

直接换pytorch版本
官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。
官网
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
直接拷代码下载

cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device
Learning
04-19 816
no kernel image is available for execution on the device
成功解决：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_23022733的博客
08-23 4495
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！
cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device.
小小博客
10-14 799
代码迁移过程中，出现的cuda报错
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 解决方案（适配 RTX 4090）
最新发布
weixin_43745234的博客
05-14 784
PyTorch 版本太旧，不支持新显卡（如 RTX 4090）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！
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
热门推荐
qq_43391414的博客
12-03 7万+
一开始以为自己可以用gpu了，可开心了。因为： 结果到用起来了之后，却发现： RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 原来第一条命令 torch.cuda.is_available() 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([1,2])
pytorch 报错 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
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
[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 1021
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。
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 2365
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。
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 2408
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
解决CUDA error: no kernel image is availabel for execution on the device
jane_xing的博客
07-12 1441
有一种可能，不需要升级cuda版本，直接更新torch版本就可以解决问题。时间原因，不做验证了。
报错解决：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_40349484的博客
11-17 3940
报错解决：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
解决：CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors
weixin_44295060的博客
04-01 2965
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。
vs中的CUDA Error：no kernel image is available for execution on device
jerry的博客
04-11 2172
问题还原 运行一个程序： #include <stdio.h> __global__ void helloFromGPU (void) { printf("Hello World from GPU!\n"); } int main(void) { // hello from cpu printf("Hello World from CPU!\n"); helloFromGPU <<<1, 10>>>(); cudaError_t err = c
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device问题记录
chen_znn的博客
07-20 2455
显卡与cuda或者torch不适配解决方法
显卡RTX 3090运行pytorch报错CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CallMeYunzi的博客
01-12 9915
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 卸载当前版本的pytorch, 重新按照以下安装 pip uninstall torch pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable..
pytorch cuda12.8 CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
04-02
### 错误分析 `RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device` 的主要原因是 PyTorch 安装的 CUDA 版本与实际使用的 GPU 架构或系统中的 CUDA 驱动版本不兼容[^4]。具体来说： - 如果系统的 GPU 是较新的架构（例如 NVIDIA GeForce RTX 3080 支持 `sm_86`），而当前安装的 PyTorch 不支持该架构，则会触发此错误[^5]。 - 此外，如果系统中安装的 CUDA 工具链版本较高（如 CUDA 12.8），但 PyTorch 编译时依赖的是较低版本的 CUDA 库（如 cu102 或 cu111），也可能导致类似的兼容性问题。 --- ### 解决方案 #### 方法一：重新安装适配的 PyTorch 版本 确保安装的 PyTorch 版本能够支持目标 GPU 和 CUDA 环境。以下是操作指南： 1. **确认 GPU 计算能力 (Compute Capability)** 参考 NVIDIA 官方文档获取 GPU 对应的计算能力。对于 NVIDIA GeForce RTX 3080，其计算能力为 `sm_86`。 2. **访问官方页面下载对应版本** 打开 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并选择适合的配置选项： - **操作系统**: Linux / Windows / macOS - **包管理器**: conda / pip - **Python 版本** - **CUDA 版本**: 选择 CUDA 12.8（假设已安装） 命令示例（基于 pip 和 Python 3.x）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 ``` 3. **验证安装成功** 运行以下代码测试是否能正常使用 GPU： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}") print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}") t = torch.tensor([1.0, 2.0]).cuda() print(t * 2) else: print("CUDA unavailable.") ``` --- #### 方法二：降级 CUDA 至兼容版本 如果无法通过上述方法解决问题，可能是因为当前环境下的 CUDA 驱动版本过高，而某些预编译的 PyTorch 包尚未完全适配最新驱动。此时可考虑降低 CUDA 版本来匹配现有 PyTorch 版本的支持范围。 1. **卸载旧版 CUDA** 清理现有的 CUDA 环境以避免冲突： ```bash sudo apt-get remove --purge '^cudnn.*' sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean ``` 2. **安装低版本 CUDA** 下载并安装与 PyTorch 兼容的 CUDA 版本（如 CUDA 11.7）。参考 [NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 获取安装文件。 3. **重装 PyTorch** 根据新安装的 CUDA 版本调整 PyTorch 安装命令。例如，针对 CUDA 11.7 使用以下命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` --- #### 方法三：手动编译 PyTorch 当预编译的 PyTorch 包无法满足特定需求时，可以选择从源码构建自定义版本。这种方法适用于高级开发者。 1. **克隆仓库** ```bash git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch ``` 2. **设置环境变量** 指定目标 CUDA 版本和 GPU 架构： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0;6.1;7.0;7.5;8.0;8.6" export USE_CUDA=1 ``` 3. **启动编译过程** ```bash python setup.py install ``` > 注意：此方法耗时较长且需具备较强的开发经验。 --- ### 总结 优先尝试方法一，即根据硬件条件和软件环境选择合适的 PyTorch 预编译包；若失败再考虑方法二或方法三作为备选策略。 ---
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