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

### 解决 PyTorch 中 CUDA 错误：无可用内核映像

当遇到 `RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device` 这类错误时，通常意味着安装的 CUDA 版本与当前使用的 GPU 不兼容[^2]。

#### 诊断问题
为了确认具体原因，可以先检查以下几个方面：

- **CUDA 和 cuDNN 的版本** 是否与所使用的 PyTorch 版本相匹配。
- **GPU 驱动程序** 是否是最新的，并且支持所需的 CUDA 版本。
- 使用命令 `nvidia-smi` 来查看已安装的驱动版本以及 GPU 设备状态。

#### 安装合适的依赖项
确保安装了适合特定硬件配置的软件包。对于不同的 GPU 架构（如 Pascal, Volta, Turing），可能需要不同版本的 CUDA 工具链和支持库。

可以通过 Anaconda 或 pip 安装指定版本的 PyTorch 及其对应的 CUDA 库：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

上述命令会安装带有 CUDA 11.3 支持的 PyTorch 软件包。请根据实际情况调整 URL 后缀中的 CUDA 版本号以适应自己的环境需求。

#### 更新或降级现有组件
如果已经安装了不兼容的组合，则考虑更新到最新稳定版或是回滚至之前工作正常的设置。这包括但不限于重新编译源码、修改环境变量 PATH 等操作来指向正确的路径。

通过以上措施应该能够有效解决因 CUDA 内核缺失而导致的执行失败问题。