RuntimeError：CUDA error：no kernel image

该错误通常发生在使用CUDA进行计算时，表示设备上没有可执行的内核图像。这可能是由于CUDA和PyTorch版本之间的不兼容性引起的。根据您提供的引用内容，有几个可能的解决方法：

1. 首先，确保您的PyTorch版本与您的CUDA版本兼容。根据警告信息，您当前的PyTorch版本仅支持CUDA能力sm_37、sm_50、sm_60和sm_70，而您的NVIDIA GeForce RTX 3090的CUDA能力为sm_86。请确保您安装了与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。

2. 检查您的CUDA驱动程序是否正确安装并与您的GPU兼容。更新或重新安装您的CUDA驱动程序可能会解决此问题。

3. 确保您的环境变量和配置正确设置。根据错误信息，尝试设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1以进行调试。

4. 如果您的GPU显存不足，可能会导致CUDA out of memory错误。您可以通过减小batch_size或使用item()方法获取torch变量的标量值来减少显存使用量。

请尝试上述方法并检查问题是否得到解决。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文或相关错误信息，以便能够提供更具体的帮助。

相关问题

runtimeerror: cuda error: no kernel image is available for execution on the

这个错误通常会在使用CUDA进行计算时出现。它表示没有可供执行的内核映像，可能是由于以下原因之一导致的：

1. 编译问题：这个错误可能是由于编译CUDA内核时出现了问题，可能是由于编译器错误、依赖关系不正确或者缺少库等。在这种情况下，需要检查编译命令、依赖项和编译器版本等，并尝试重新编译内核。

2. CUDA驱动问题：另一个可能的原因是CUDA驱动出现问题，可能是由于版本不兼容或者驱动未正确安装。在这种情况下，需要检查CUDA驱动的版本和安装情况，并尝试重新安装驱动程序。

3. 硬件问题：最后，这个错误也可能是由于硬件问题引起的，可能是由于GPU故障或其他硬件问题。在这种情况下，需要检查计算机硬件，并尝试使用其他GPU或计算机来检查问题是否仍然存在。

无论是什么原因导致这个错误，都需要仔细检查并解决问题。一旦找到了问题的根源，就可以采取适当的措施来解决它，并继续使用CUDA进行计算。

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

This error occurs when a CUDA kernel (a function that runs on a GPU) cannot be executed on the device. There could be several reasons for this:

1. The CUDA kernel code may not have been compiled for the correct architecture. Make sure that the kernel code is compiled for the same architecture as the device you are running it on.

2. The device may not have enough memory to execute the kernel. Check the memory usage of your program and see if it exceeds the available memory on the device.

3. The device may not support the features required by the kernel. Make sure that the device supports the required compute capability and features.

4. The device may not be properly configured or connected. Check that the device is properly connected and configured, and that the necessary drivers and libraries are installed.

To fix this error, try the following steps:

1. Check that the CUDA kernel code is compiled for the correct architecture and device.

2. Make sure that your program is not using too much memory on the device.

3. Verify that the device supports the required compute capability and features.

4. Check that the device is properly connected and configured, and that the necessary drivers and libraries are installed.