no kernel image is available for execution on the device

引用: 首先，报错信息"no kernel image is available for execution on the device"表示CUDA在设备上找不到可执行的内核映像。这通常是由于PyTorch版本与CUDA能力不兼容引起的。根据报错信息，当前的PyTorch安装支持的CUDA能力为sm_37、sm_50、sm_60和sm_70，而您的设备采用的是GeForce RTX 3080显卡，其CUDA能力为sm_86，因此不兼容当前的PyTorch安装。

引用: 您可以尝试在PyTorch官方网站根据您的电脑配置使用pip命令进行安装。请确保您的环境满足要求，并使用以下命令安装与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本:

pip3 install torch==1.8.1 cu111 torchvision==0.9.1 cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

引用: 安装完成后，您可以通过运行`pip list`命令来确认安装的PyTorch版本。确保您的PyTorch版本与您的CUDA版本兼容，以解决报错问题。

相关问题

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

CUDA error: no kernel image is available for execution on the device是指在使用CUDA加速计算时，由于缺少相应的CUDA核心映像，导致无法在设备上执行计算。这个错误通常是由于CUDA版本不兼容或者CUDA核心映像文件缺失等原因引起的。解决这个问题的方法包括：更新CUDA版本、重新安装CUDA、检查CUDA核心映像文件是否存在等。如果您遇到了这个问题，建议您先检查您的CUDA版本是否与您的设备兼容，并尝试更新或重新安装CUDA。如果问题仍然存在，请检查您的CUDA核心映像文件是否存在，并尝试重新安装或更新它们。

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

根据提供的引用内容，"CUDA error cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device" 是一个CUDA错误，表示在设备上没有可执行的内核图像。这个错误通常发生在使用CUDA编程时，当尝试在设备上执行一个没有正确编译或加载的内核时会出现。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 确保CUDA驱动程序和CUDA工具包已正确安装并与您的设备兼容。您可以通过运行`nvcc --version`命令来检查CUDA工具包的版本。

2. 检查您的代码中是否存在语法错误或逻辑错误，特别是与CUDA内核相关的部分。确保您的内核代码正确编写，并且在编译和加载内核时没有出现错误。

3. 检查您的设备是否支持所需的CUDA功能。某些较旧的设备可能不支持某些CUDA功能，导致无法加载内核图像。您可以查阅设备的技术规格或CUDA文档来了解其功能和限制。

4. 尝试重新编译和加载内核。有时，重新编译和加载内核可以解决内核图像不可用的问题。确保您的内核代码正确编译，并使用正确的编译选项和库路径进行加载。

5. 如果您使用的是第三方库或框架，确保您使用的是与您的设备和CUDA版本兼容的版本。有时，不兼容的库或框架可能导致无法加载内核图像的错误。

请注意，以上方法仅为常见解决方案，具体解决方法可能因您的环境和代码而异。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。