pytorch常见错误

最新推荐文章于 2024-12-24 19:16:19 发布
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#pytorch

文章讲述了在使用PyTorch时遇到CUDAerror,特别是nokernelimageisavailable的问题，原因在于PyTorch版本1.6不支持NVIDIAGeForceRTX3090。解决方法是升级到1.8及以上版本以匹配高算力硬件。

pytorch常见错误

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

报错信息：安装带gpu的pytorch的时候，
（1）先警告
NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70 sm_75.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
（2）紧接着报错执行深度学习代码报错：
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device。

原因： 是因为pytorch1.6的版本不支持gpu硬件RTX 3090，需要下载更高版本的pytorch才行。

解决： 下载1.8以上版本的pytorch,算力要支持

// 查看包支持的算力
 import torch<
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【bug解决】CUDA和pytorch版本不匹配
qq_39972370的博客
11-06 2619
报错信息：NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70. If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU with PyTorch
pytorch坑（2）,GPU和CUDA库的版本不匹配
qq_41166909的博客
01-17 3520
E:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:143: UserWarning: GeForce RTX 3070 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50...
No matching distribution found for torch==1.10.1+cu111
qq_40837795的博客
03-15 1万+
一开始我在想，毕竟我浸淫PyTorch也有两三年了，按个gpu版本的PyTorch岂不是手到擒来，没想到我会写下这篇博客。打开官方网站：可以看到里面根本就没有windows版本， 我裂开了。他报错了，他竟然报错了，为什么，为什么，到底为什么 ，搜索torchvision==0.11.2+cu102。啊哈，有博主说：上面的说的都是对的， 对对对！这种方法，我个人认为有点不太友好。啊哈，有博主说：降低torch的版本。啊哈，有博主说：更改下载地址。反手进入以往安装命令。粘贴到cmd， 完美。
显卡算力与Pytorch版本不匹配
weixin_45744992的博客
08-10 3940
RTX 3080算力和Pytorch；算力不匹配
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
最新发布
weixin_66009678的博客
12-24 906
然后下载torch-1.12.0+cu113-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl。上面报错的大概意思是说 pytorch的版本的CUDA的版本不匹配！
Pytorch常见错误记录
nan1104的博客
03-28 2471
1、cuDNN版本不匹配 被这个问题困了一上午。。。 首先$LD_LIBRARY_PATH 显示的路径为/usr/local/cuda-9.0/lib64 cd到这个路径下发现对应的cudnn版本为7102 但是conda list显示自己anaconda对应的cudnn版本为7301 因此产生了版本不匹配 解决方案: conda install cudnn=7.1.2 将自己的cudnn版本改...
pytorch常见错误（持续更新）
进击的菜鸟
04-02 1808
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异 无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。 对于nn.Module: model=model.cuda() model.cuda() 上面两句能够达到一样的效果，即对model自身进行的内存迁移。 对于Tensor:和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只是返回这个tensor对象在GPU内存上的拷贝，而不会对自身进行改变...
PyTorch知识点及PyTorch学习资料与常见错误积累.zip
12-05
PyTorch知识点及PyTorch学习资料与常见错误积累.zip Pytorch_60min.md：官方60分钟入门PyTorch Pytorch_Basic.py：自动求导、数据集的使用、模型保存及载入 Pytorch_linearRegression.py：线性回归例子实现完整训练 ...
pytorch安装常见错误
09-23
PyTorch是一个流行的深度学习框架，安装过程中可能会遇到一些常见错误。以下是几个常见的安装问题及解决办法： 1. **缺少库依赖**：确保已安装好Python和必要的库，如NumPy和pip。如果缺失，可以分别通过`pip ...
pytorch排错：算力卡和cuda的匹配问题
qq_41166909的博客
01-26 3546
最近换了显卡，GTX3070,我原来用自己的笔记本GTX 960M，跑一个resnet,读取400张图片，只要几秒钟，但是换了显卡，读取图片，居然要十几分钟，警告是显卡和cuda库不匹配的问题，因为显卡的架构太新，算力和pytorch的cuda库不匹配，于是更换 警告如下 GeForce RTX 3070 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyT
深度学习环境配置
qq_40265393的博客
11-29 1万+
显卡算力和torch的cuda版本问题 报错信息： GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70. If you want to use the GeForce RTX 3090 GPU with
RTX3060+cuda+pytorch的问题
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机械革命X8Pro --RTX3060 在cmd训练其他没问题，在spyder写了一个神经网络，需要调用cuda，结果报错如下： GeForce RTX 3060 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75
幸福的烦恼：显卡算力太高而pytorch版本太低不支持
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
03-17 1万+
如果您想在PyTorch中使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU，请查看https://pytorch.org/get-started/locally/的说明。翻译一下就是：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。算力7.0的显卡可以在支持最高算力7.5的CUDA版本下运行，但是算力7.5的显卡不可以在支持最高算力7.0的CUDA版本下运行。CUDA capability sm_86：算力8.6。
ubuntu中安装pytorch版本与 RTX3090(4090) 对应关系
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GPU安装指南：英伟达H800加速卡常见软件包安装命令
Python学习与数据挖掘
08-20 6402
如果使用H800，CUDA版本要在11.8及以上，同时，PyTorch版本要在2.0.0以上。下面是我使用CUDA为11.7，同时PyTorch为1.13.1的报错信息。
【报错处理】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch
qq_40379132的博客
11-13 1751
GeForce3090等高性能显卡配置pytorch时出现错误：错误是当前3090显卡与torch的版本不支持。30系列的显卡不支持CUDA11.0以下的版本解决办法就是更改torch版本。PyTorch版本和对应的CUDA版本的关系在上看。假设使用的是RTX 3090，项目依赖的PyTorch为1.7.1sm_8611.0-12.21.7.1取交集，得到适合的CUDA版本为CUDA-11.0通过安装正确版本的PyTorch库。
【PyTorch】切记：GeForce RTX 3090 显卡仅支持 CUDA 11 以上的版本！
XavierJ的博客
08-23 1万+
得知 PyTorch 1.7.0 开始才支持 CUDA 11，所以要使用 GPU 训练的话，必须安装 PyTorch 1.7.0 及以上版本。前不久给新来的 2台 8 张 GeForce RTX 3090 服务器配置了深度学习环境（配置教程参考。原来是 GeForce RTX 3090 显卡仅支持 CUDA 11 以上的版本！文章），最近在使用的时候却遇到了各种问题。
【问题记录】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch。
qq_46110320的博客
01-19 2591
错误是当前3090显卡与torch的版本不支持。
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