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 [英] Pytorch CUDA error: no kernel image is available for execution on the device on RTX 3090 with cuda 11.1

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IT屋！