RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:51

这个错误通常是由于PyTorch无法检测到CUDA设备而导致的。首先，您需要确保您的计算机上有可用的GPU，并且已安装了正确版本的CUDA和cuDNN。

如果您已经安装了正确版本的CUDA和cuDNN，但仍然遇到此错误，则可以尝试以下步骤：

1. 检查您的CUDA环境变量是否正确设置。您可以通过运行`echo $CUDA_HOME`和`echo $LD_LIBRARY_PATH`来检查环境变量是否设置正确。

2. 确保您的PyTorch版本与您的CUDA版本兼容。您可以通过查看PyTorch官方网站上的版本兼容性矩阵来检查此信息。

3. 如果您使用的是conda环境，请确保您已经在该环境中安装了正确版本的PyTorch和CUDA。

4. 确保您的显卡驱动程序已正确安装并已启用CUDA支持。

如果上述解决方法都没有解决问题，您可以尝试重新安装CUDA和cuDNN，并确保您的计算机上的所有驱动程序都是最新的。

相关问题

RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:47

这个错误提示表明 CUDA 不可用或未正确安装。请确保您的计算机上已正确安装了 CUDA，并且您的显卡支持 CUDA 计算。您可以通过以下步骤来排除问题：

1. 检查显卡驱动程序：确保您的显卡驱动程序已正确安装并且是最新版本。您可以从显卡制造商的官方网站下载并安装最新的驱动程序。

2. 检查 CUDA 安装：确认您已将 CUDA 安装在计算机上，并且安装路径已正确配置。您可以尝试重新安装 CUDA 并确保按照官方文档的指示进行操作。

3. 检查 PyTorch 版本：确保您安装了与您的 CUDA 版本兼容的 PyTorch 版本。您可以通过查询 PyTorch 官方文档或使用兼容的版本进行安装。

如果您仍然遇到问题，建议查看 PyTorch 和 CUDA 的官方文档以获取更详细的指导。

RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26

这个错误通常是由于在CUDA设备上执行某些操作时出现了问题。可能的原因包括输入数据不符合操作的要求，或者内存不足等。如果您正在使用PyTorch，可以尝试将代码移动到CPU上运行，以便更好地调试问题。您也可以尝试降低批处理大小或调整其他超参数以解决问题。最好检查一下您的输入数据是否正确，并确保您的GPU驱动程序和CUDA版本与您的PyTorch版本兼容。