Pytorch CUDA error: no kernel image is available for execution on the device on RTX 3090 with cuda 11.1(Pytorch CUDA 错误:没有内核映像可用于在带有 cuda 11.1 的 RTX 3090 设备上执行)
本文介绍了Pytorch CUDA 错误:没有内核映像可用于在带有 cuda 11.1 的 RTX 3090 设备上执行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
如果我运行以下:
import torch
import sys
print('A', sys.version)
print('B', torch.__version__)
print('C', torch.cuda.is_available())
print('D', torch.backends.cudnn.enabled)
device = torch.device('cuda')
print('E', torch.cuda.get_device_properties(device))
print('F', torch.tensor([1.0, 2.0]).cuda())
我明白了:
A 3.7.5 (default, Nov 7 2019, 10:50:52)
[GCC 8.3.0]
B 1.8.0.dev20210115+cu110
C True
D True
E _CudaDeviceProperties(name='GeForce RTX 3090', major=8, minor=6, total_memory=24267MB, multi_processor_count=82)
F
<stacktrace>
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
关于我的系统的更多信息:
More info about my system:
- Nvidia 版本:NVIDIA-SMI 455.38 驱动程序版本:455.38 CUDA 版本:11.1
- python 3.7,Ubuntu 18.04
推荐答案
在这里找到了解决我的问题的方法:https://github.com/pytorch/pytorch/issues/31285#issuecomment-739139454
Found a fix for my problem here: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/31285#issuecomment-739139454
pip install --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu110/torch_nightly.html -U
然后我的代码片段给出:
Then my code snippet gives:
A 3.7.5 (default, Nov 7 2019, 10:50:52)
[GCC 8.3.0]
B 1.8.0.dev20210115+cu110
C True
D True
E _CudaDeviceProperties(name='GeForce RTX 3090', major=8, minor=6, total_memory=24267MB, multi_processor_count=82)
F tensor([1., 2.], device='cuda:0')
这篇关于Pytorch CUDA 错误:没有内核映像可用于在带有 cuda 11.1 的 RTX 3090 设备上执行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:Pytorch CUDA 错误:没有内核映像可用于在带有 cuda


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