RuntimeError: CUDA error: invalid device function

这个错误通常是由于CUDA驱动和CUDA工具包版本不兼容引起的。每个CUDA工具包都有对应的CUDA驱动，新的CUDA驱动可以兼容老的CUDA工具包，反之亦然。因此，可以尝试升级CUDA驱动或降级CUDA工具包版本，以使它们兼容。另外，还有一种可能性是pytorch-geometric包需要使用到cudatoolkit中的某些函数，如果环境不匹配，也可能导致以上错误。所以，确保pytorch-geometric包与cudatoolkit相匹配也是解决问题的一种方法。

相关问题

RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal

RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal 是一个在使用PyTorch读取参数时的报错信息。这个错误通常是由于设备编号设置不正确引起的。在文献和中提到了这个问题的解决方法。一种解决方法是检查代码中关于CUDA设备编号的设置，确保设备编号正确。例如，通过设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`来指定正确的设备编号。另一种解决方法是减小batch size以节省GPU显存空间，以及使用`.item()`属性获取torch变量的标量值，以避免过多占用显存。在测试阶段，可以通过添加适当的代码来限制显存使用。总之，需要仔细检查代码并作出相应的修改，以解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

RuntimeError: CUDA error: device kernel image is invalid

这个错误通常是由于CUDA内核图像损坏或无效导致的。以下是一些可能的解决方法：

1.重新安装CUDA驱动程序并确保版本与PyTorch版本兼容。
2.检查CUDA内核图像是否已正确编译。如果没有，请重新编译内核图像。
3.检查CUDA内存是否已正确分配。如果没有，请重新分配内存。
4.检查GPU是否正常工作。如果没有，请检查GPU驱动程序是否已正确安装。

以下是一个例子，展示了如何重新安装CUDA驱动程序并检查CUDA内核图像是否已正确编译：

# 卸载旧版本的CUDA驱动程序
sudo apt-get --purge remove cuda
sudo apt-get --purge remove libcudnn8

# 下载并安装新版本的CUDA驱动程序
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.1-470.57.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.1-470.57.02-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

# 检查CUDA内核图像是否已正确编译
nvcc --version