Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend.

这是一个关于PyTorch中错误消息的解释。当你尝试使用`torchvision::nms`（非极大值抑制）函数，但是由于某些原因它无法在CUDA（Compute Unified Device Architecture，图形处理单元）后端运行，这通常意味着两个可能的问题：

1. **兼容性问题**：你的系统可能缺少对CUDA版本支持的`torchvision`库，或者是你的模型或代码没有正确设置好设备，试图在CPU上运行本应利用GPU加速的功能。

2. **资源限制**：如果你的GPU内存不足，无法同时运行`nms`操作和其他需要大量内存的任务。

3. **错误配置**：可能是你在代码中没有明确指定使用CUDA，但是在尝试计算密集型任务时，PyTorch默认尝试使用GPU。你需要确保正确地设置了`.to('cuda')`或其他类似的方法来指定运算应在GPU上执行。

解决这个问题的办法包括检查CUDA版本、更新`torchvision`库到最新版，确保有足够的GPU内存，以及正确管理设备切换。如果你在使用Docker或者虚拟环境，还要注意检查环境变量是否正确设置。

相关问题

NotImplementedError: Could not run torchvision::nms with arguments from the CUDA backend.

这个错误通常是因为您的CUDA版本与您安装的PyTorch版本不兼容导致的。您可以尝试使用匹配的CUDA版本重新安装PyTorch，或者尝试使用CPU运行代码，以避免该错误。您也可以尝试更新您的PyTorch和torchvision版本到最新的稳定版本来解决该问题。如果问题仍然存在，请检查您的CUDA是否正确安装并配置。

notimplementederror: could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'cuda' backend.

### 回答1：
这个错误是由于在使用PyTorch的torchvision库时，使用了CUDA后端，但是在执行非极大值抑制（nms）函数时出现了问题。可能是由于CUDA环境配置不正确或者GPU显存不足导致的。需要检查CUDA环境配置和GPU显存，并尝试调整参数或使用CPU后端来解决问题。

### 回答2：
该错误说明在cuda后端下无法使用'torchvision::nms'函数。这是由于该函数在使用时需要调用cuda相关的库，而出现该错误往往是因为cuda相关库未正确安装或配置。因此，常见的解决方法是：

1. 确认是否安装了正确版本的cuda和相关的驱动程序，以及对应的torch和torchvision版本，并根据系统环境变量配置正确。

2. 如果确认cuda和相关依赖已经安装并配置正确，可以尝试更新或重新安装相应的依赖库。此时建议使用专业的操作系统包管理器或conda进行管理。

3. 如果以上方法无法解决问题，可以考虑使用CPU后端代替cuda后端。通过修改项目的配置文件或编写相应代码，可以切换至CPU后端并使用CPU版本的相关函数。

总之，解决该问题的关键在于在cuda后端下正确安装和配置相关依赖库，以确保相关函数能够正确调用cuda API。如果以上方法均无法解决问题，建议寻求相关开发工具或论坛的支持，并提供详细的错误信息以及相关环境变量、配置和日志等信息，以便更准确地定位问题。

### 回答3：
这个错误提示是由于调用了 PyTorch 框架的 torchvision 库中 `nms` 函数时发生了一个错误。在使用 `nms` 函数时，有时我们需要在 GPU 上计算，因此该函数会调用 CUDA 后端来支持 GPU 加速。

然而，如果你是在一个没有正确配置 CUDA 环境的计算机上运行代码，或者你的 CUDA 环境与 PyTorch 版本不兼容，就会出现“NotImplementedError: could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'cuda' backend”这个错误。换句话说，就是你的计算机没有 GPU 或者 GPU 不支持 CUDA，或者你的 PyTorch 和 CUDA 版本不匹配。

为了解决这个问题，你需要确认你的计算机是否安装了正确的 CUDA 驱动，以及与 CUDA 驱动兼容的 PyTorch 和 torchvision 版本。你也可以考虑在没有 GPU 的情况下运行代码或者选择使用 CPU 进行计算。此外，如果你使用的是一些模型库，那么你还需要检查它们是否使用了正确的 PyTorch 和 torchvision 版本。如果你没有找到较好的解决方案，可以参考安装 PyTorch 和 torchvision 的官方文档或者向相关社区提问来获得帮助。