RuntimeError: CUDA error: misaligned address

引用中提到的错误"RuntimeError: CUDA error: misaligned address"是由于CUDA内核错误引起的。该错误可能会在其他API调用时异步报告，导致下面的堆栈跟踪可能是不正确的。为了调试，可以考虑在CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1的情况下运行程序。

引用中提到的解决方法是通过设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1来进行调试，以便在错误发生时阻塞程序并获得准确的堆栈跟踪。这样可以更容易地定位错误并解决问题。

引用中提到的错误"RuntimeError: CUDA out of memory"是由于GPU显存不足引起的。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1. 将batch_size改小，以减小每次运算所需的显存占用量。
2. 当需要取torch变量的标量值时，使用item()属性而不是保留整个变量。
3. 在测试阶段，可以尝试添加代码以释放不必要的显存资源。

引用中提到的警告"UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation"表示当前的PyTorch版本不支持您的显卡。如果想要使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU进行PyTorch开发，请参考提供的链接，按照指引进行安装和配置。

综上所述，"RuntimeError: CUDA error: misaligned address"是由CUDA内核错误引起的，可以使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1进行调试。而"RuntimeError: CUDA out of memory"则是由于GPU显存不足引起的，可以通过减小batch_size、使用item()属性和释放不必要的显存资源来解决问题。同时，如果要使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU进行PyTorch开发，请确保PyTorch版本与显卡兼容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CUDA Error： no kernel image is available for execution on device](https://blog.csdn.net/qq_34845880/article/details/126460123)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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