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

2年前作者：sun_learner分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

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解決RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.

解決RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA,深度學(xué)習(xí),pytorch,python,Powered by 金山文檔

在服務(wù)器復(fù)現(xiàn)代碼的時(shí)候，遇到了上述錯(cuò)誤，解決辦法如下。

問(wèn)題描述：nvidia-smi 下的GPU編號(hào)與Pytorch上的不同

可能原因：nvidia-smi的gpu編號(hào)默認(rèn)使用的是PCI_BUS_ID，而Pytorch默認(rèn)的是FASTEST_FIRST

解決方法：將 export CUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID" 寫(xiě)進(jìn)用戶目錄下的.bashrc，然后source ~/.bashrc

.bashrc文件在服務(wù)器上初始頁(yè)面的配置文件的地方

參考：https://discuss.pytorch.org/t/gpu-devices-nvidia-smi-and-cuda-get-device-name-output-appear-inconsistent/13150文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-564228.html

到了這里，關(guān)于解決RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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當(dāng)出現(xiàn)RuntimeError:CUDA error:no kernel image is available for execution on the device 問(wèn)題時(shí)候的pytorch安裝方法
當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)明顯的特征就是出現(xiàn)： RuntimeError:CUDA error:no kernel image is av ailable for execution on the device 這就說(shuō)明你的顯卡太低了可以到這個(gè)路徑下C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1extrasdemo_suite, 找到deviceQuenry.exe這個(gè)文件拖到cmd命令窗口運(yùn)行可以看到自身電腦的算力 ?從
2024年02月01日
瀏覽(58)
【Lora模型訓(xùn)練過(guò)程報(bào)錯(cuò)】Error no kernel image is available for execution on the device at line
在使用 sd-script訓(xùn)練自己的Lora模型時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)“Error no kernel image is available for execution on the device at line 167 ”的錯(cuò)誤：這是因?yàn)榕f的顯卡例如10系列不支持unit8類型，需要在訓(xùn)練的配置文件中，修改：
2024年02月11日
瀏覽(26)
解決RuntimeError：No CUDA GPUs are available
解決RuntimeError：No CUDA GPUs are available 如果本來(lái)顯卡是能用的版本這些也能對(duì)的上。基本解決方法為在使用之前檢查cuda是否可用不檢測(cè)默認(rèn)不可用。或者在文件頭加入import torch torch.cuda.current_device() torch.cuda._initialized = True // 檢測(cè)一下cuda是否可用 print(torch.cuda.is_available()) F
2024年02月03日
瀏覽(26)
已解決RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo
參考鏈接當(dāng)運(yùn)行以下代碼出現(xiàn)報(bào)錯(cuò): 報(bào)錯(cuò)信息如下 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal 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. 報(bào)錯(cuò)完整截圖報(bào)錯(cuò)的信息告訴我們，編號(hào)\\\"1\\\"是無(wú)效的設(shè)
2024年02月04日
瀏覽(30)
RuntimeError: No CUDA GPUs are available
在之前運(yùn)行代碼時(shí)正常沒(méi)有任何問(wèn)題，但是后面莫名其妙突然報(bào)錯(cuò)：RuntimeError: No CUDA GPUs are available 一開(kāi)始還有這個(gè)：No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=\\\'/usr/local/cuda\\\' 這里主要有幾個(gè)考慮的方面： 1、用于運(yùn)行代碼的GPU號(hào)設(shè)置問(wèn)題如果你的代碼里面有下面這句話（1）如果使用的
2024年02月16日
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BUG：RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo
參考鏈接當(dāng)運(yùn)行以下代碼出現(xiàn)報(bào)錯(cuò): 報(bào)錯(cuò)信息如下 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal 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. 報(bào)錯(cuò)完整截圖報(bào)錯(cuò)的信息告訴我們，編號(hào)\\\"1\\\"是無(wú)效的設(shè)
2024年02月12日
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RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal
今天在跑 yolov7 的時(shí)候遇見(jiàn)，模型加載問(wèn)題，因?yàn)槲沂鞘褂肅PU來(lái)加載 pt 模型的，但是出現(xiàn)了錯(cuò)誤； RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device(\\\'cpu\\\') to map your storages to
2024年02月11日
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Bug小能手系列(python)_13: RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might
在運(yùn)行 Python 代碼時(shí)出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)： RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 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. 注意：報(bào)錯(cuò)對(duì)應(yīng)的代碼部分與實(shí)際出現(xiàn)錯(cuò)誤的部分是不同的。具體報(bào)錯(cuò)
2024年02月04日
瀏覽(32)
[pytorch] torch.cuda.is_available() False 解決方法
????????進(jìn)入虛擬環(huán)境后pip list查看虛擬環(huán)境里的包，已有torch以及對(duì)應(yīng)的版本號(hào)，但是torch調(diào)用cuda失敗，情況如下： ?出現(xiàn)這種情況通常是下載了CPU版本的pytorch，一般通過(guò)命令下載的pytorch（包括官網(wǎng)提供的命令）是CPU版本的，可以通過(guò)查詢anaconda里的安裝包判斷是否安裝
2023年04月08日
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【一文解決】已安裝CUDA與Pytorch但torch.cuda.is_available()為False
已經(jīng)安裝CUDA與Pytorch。但執(zhí)行如下Python腳本，輸出結(jié)果為False：出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題的原因很多，很多文章的分析并不全面。博主遇到這個(gè)問(wèn)題時(shí)，也是不斷整合網(wǎng)絡(luò)上零零散散的信息，浪費(fèi)了不少功夫，因此寫(xiě)下了本文。如果你也遇到了這個(gè)問(wèn)題，本文致力于幫助你通過(guò)這一篇文
2024年02月09日
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