cuda不适配

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年前话能正常使用   现在怎么没法使用
报错为RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
cuda查询如下$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

pytorch是1.7.1  请问怎么解决

FishC

首先，您可以尝试以下几个步骤来解决此问题：

1. 确保您的GPU驱动程序已正确安装并与CUDA版本兼容。您可以访问NVIDIA官方网站，下载并安装最新版本的GPU驱动程序。

2. 检查您的CUDA版本是否与pytorch兼容。可以在pytorch官方网站上找到与您的CUDA版本匹配的pytorch版本。如果版本不兼容，您需要升级或降级CUDA或pytorch。

3. 确保您的代码中正确设置了CUDA设备。您可以使用以下代码片段将模型和数据传递给CUDA设备：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
data = data.to(device)

4. 如果您仍然遇到问题，尝试重新安装pytorch和CUDA。您可以使用以下命令卸载并重新安装pytorch：

pip uninstall torch
pip uninstall torchvision

然后再重新安装：

pip install torch==1.7.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torchvision==0.8.2+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，根据您的CUDA版本，您可能需要相应地更改上述命令中的`cu101`。

希望这些步骤能够帮助您解决问题。如果仍然遇到困难，请提供更多详细信息，如代码示例和完整错误消息，以便我们更好地帮助您。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

1207139945

FishC 发表于 2024-3-15 20:39
首先，您可以尝试以下几个步骤来解决此问题：

1. 确保您的GPU驱动程序已正确安装并与CUDA版本兼容。您可 ...

安装这个版本的torch显示不匹配不知道啥情况
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
torchaudio 0.6.0 requires torch==1.6.0, but you have torch 1.7.1+cu101 which is incompatible.
asteroid-filterbanks 0.4.0 requires torch>=1.8.0, but you have torch 1.7.1+cu101 which is incompatible

FishC

1207139945 发表于 2024-03-15 22:09
安装这个版本的torch显示不匹配不知道啥情况
ERROR:  ...

根据错误消息，您安装的torch版本与其他依赖包存在冲突。有两种可能的解决方案：

1. 更新依赖包：尝试更新torchaudio和asteroid-filterbanks到与您安装的torch版本兼容的最新版本。您可以使用以下命令尝试更新这些依赖包：

pip install --upgrade torchaudio
pip install --upgrade asteroid-filterbanks

2. 降级torch版本：如果更新依赖包不起作用，您可以尝试降级torch版本以与依赖包兼容。根据错误消息，torchaudio要求torch版本为1.6.0，您可以使用以下命令安装指定版本的torch：

pip install torch==1.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，以上命令中的`cu101`根据您的CUDA版本进行调整。

希望以上解决方案能够帮助您解决问题。如果仍然遇到困难，请提供更多详细信息，以便我们更好地帮助您。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。