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

这个错误表明 CUDA 设备（GPU）无法执行当前的 PyTorch 操作，通常是因为 PyTorch 版本与 CUDA 驱动不兼容，或者 GPU 计算能力不被支持。以下是详细的解决方法：

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1. 检查 CUDA 和 PyTorch 兼容性

(1) 确认 CUDA 驱动版本

在终端运行：

nvidia-smi  # 查看 CUDA 驱动版本（右上角显示的版本）

输出示例：

这里 CUDA Version: 12.4 表示 驱动支持的 CUDA 最高版本（但不一定是实际安装的 CUDA Toolkit 版本）。

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(2) 检查 PyTorch 的 CUDA 支持

在 Python 中运行：

import torch
print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA 是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA 版本: {torch.version.cuda}")
print(f"GPU 设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

输出示例：

PyTorch 版本: 2.0.1+cu117
CUDA 是否可用: True
CUDA 版本: 11.7
GPU 设备: NVIDIA GeForce RTX 3090

• 如果 CUDA 是否可用: False，说明 PyTorch 没有正确识别 GPU。
• 如果 CUDA 版本 与 nvidia-smi 显示的版本不一致，可能导致兼容性问题。

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2. 解决方法

(1) 确保 PyTorch 与 CUDA 版本匹配

PyTorch 官方提供了不同 CUDA 版本的安装命令：
PyTorch 安装指南

CUDA 版本	PyTorch 安装命令
CUDA 11.7	pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
CUDA 11.8	pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
CUDA 12.1	pip install torch torchvision torchaudio

建议：

• 如果 nvidia-smi 显示 CUDA 11.7，但 PyTorch 安装的是 cu118，则需重新安装匹配的版本：

  pip uninstall torch torchvision torchaudio
  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
  

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(2) 检查 GPU 计算能力

某些 GPU（如较新的 RTX 40 系列）需要 PyTorch 2.0+ 才能支持。运行：

import torch
print(f"GPU 计算能力: {torch.cuda.get_device_capability(0)}")

• 如果输出 (8, 6)（如 RTX 3060）或 (9, 0)（如 RTX 4090），需确保 PyTorch ≥ 2.0。

• 如果 PyTorch 版本太旧（如 1.x），升级：

  pip install --upgrade torch torchvision torchaudio
  

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(3) 临时解决方案：强制使用 CPU

如果问题仍未解决，可以临时用 CPU 运行：

device = torch.device("cpu")  # 强制使用 CPU
real_batch = next(iter(dataloader)).to(device)  # 数据移到 CPU

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3. 验证修复

重新运行代码：

import torch
import torchvision.utils as vutils
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
real_batch = next(iter(dataloader)).to(device)  # 确保数据在 GPU 上

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.axis("off")
plt.title("Training Images")
plt.imshow(
    np.transpose(
        vutils.make_grid(real_batch[0][:24], padding=2, normalize=True).cpu(),
        (1, 2, 0)
    )
)
plt.show()

如果仍然报错，尝试：

CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python your_script.py  # 强制同步 CUDA 错误报告

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总结

问题	解决方案
CUDA error: no kernel image	PyTorch 与 CUDA 版本不匹配
PyTorch 无法识别 GPU	重新安装匹配版本的 PyTorch
GPU 计算能力太新	升级 PyTorch 到 2.0+
临时绕过问题	使用 device="cpu"

如果仍有问题，请提供：

1. nvidia-smi 输出
2. torch.__version__ 和 torch.version.cuda
3. 你的 GPU 型号（如 RTX 3090）

my结果：PyTorch 版本: 1.9.1+cu102 CUDA 是否可用: True CUDA 版本: 10.2 GPU 设备: NVIDIA GeForce RTX 4090

环境存在 PyTorch 1.9.1 + CUDA 10.2 与 RTX 4090（计算能力 8.9）不兼容 的问题。RTX 4090 需要 PyTorch 2.0+ 和 CUDA 11.8/12.x 才能支持。以下是解决方案：

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1. 卸载旧版 PyTorch

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

2. 安装 PyTorch 2.0+（适配 RTX 4090）

选择以下任一命令安装（推荐 CUDA 11.8 或 12.1）：

# CUDA 11.8（稳定推荐）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# CUDA 12.1（最新）
pip install torch torchvision torchaudio

3. 验证安装

import torch
print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")  # 应 ≥ 2.0.0
print(f"CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}")  # 应为 True
print(f"GPU 设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}")  # 应正确显示 RTX 4090

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4. 关键检查点

项目	要求
PyTorch 版本	≥ 2.0.0
CUDA 版本	11.8 或 12.1
GPU 计算能力	RTX 4090 需 8.9（PyTorch 2.0+ 已支持）

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5. 如果问题仍未解决

(1) 检查 NVIDIA 驱动

nvidia-smi  # 确保驱动版本 ≥ 525.60.13（CUDA 12.x 需要）

• 如果驱动太旧，升级：

  sudo apt-get install nvidia-driver-535  # Ubuntu
  

(2) 强制使用 CUDA 11.8

如果 CUDA 12.1 有问题，改用 11.8：

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

(3) 临时回退到 CPU

device = torch.device("cpu")  # 强制使用 CPU（仅调试用）

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6. 最终代码修正

确保数据在 GPU 上：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
real_batch = next(iter(dataloader)).to(device)  # 数据移至 GPU

# 绘图代码（确保已 import matplotlib）
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(np.transpose(
    torchvision.utils.make_grid(real_batch[0][:24], 
    padding=2, 
    normalize=True
).cpu(), (1, 2, 0)))
plt.axis("off")
plt.show()

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总结

• 根本原因：RTX 4090 需要 PyTorch 2.0+ 和 CUDA ≥ 11.8。
• 解决方案：升级 PyTorch 和 CUDA 版本。
• 验证：运行 torch.cuda.is_available() 确认 GPU 可用。

升级后问题应解决！如果仍有报错，请提供 nvidia-smi 和 torch.__version__ 的完整输出。