当出现RuntimeError:CUDA error:no kernel image is available for execution on the device 问题时候的pytorch安装方法-Toy模板网

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当出现一个明显的特征就是出现：RuntimeError:CUDA error:no kernel image is available for execution on the device 这就说明你的显卡太低了

可以到这个路径下C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite,找到deviceQuenry.exe这个文件拖到cmd命令窗口运行可以看到自身电脑的算力

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从以上可以看到我的电脑算力才3.5，因此这个显卡最多只能支持pytorch1.2

我在这说一句，大家可以在英伟达控制面板查看自己设备支持安装的最大cuda版本，比如我的显示是cuda11.6那么就是最高不超过安装cuda11.6版本，安装了相应的cuda版本后可以根据以下网址查询相应的pytorch：

在这个网址可以看到你安装的cuda版本下的pytorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/

最后根据我的安装经验可以在安装比如cuda11.6版本情况下，选择比cuda11.6低的对应的pytorch，比如安装cuda11.1版本下的pytorch，如下图所示，可以选择11.1版本的pytorch进行安装 no kernel image is available for execution on the device,pytorch,深度学习,人工智能

在选择完了要安装的版本后可以到以下网址进行下载安装包，前提要安装wheel库，但一般都会安装。

这个网址你可以通过用whl库进行安装https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html如果下载很慢可以把链接复制到迅雷下载，这样下载速度比较快。下载完成之后可以把文件拖到你想安装的目录下进行安装，一般可以拖到你python运行环境下的目录安装，安装命令如下：

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最后说一句安装的时候要进入你的文件所在目录的地址，上图的C:\Anaconda3就是我文件所在目录，如果你的文件在其它盘的地方这里以我的D盘做个例子，可以直接在cmd命令窗口输入D: 进入

D盘如下图所示

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之后再输入D盘下的目录地址：CD D:\cuda 如下图所示

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之后就是使用上面提到的pip install torch-1.6.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl 命令进行安装。安装完了torch文件可以把后续的torchvision等一系列文件按照同样的方法进行安装。

安装完成后可以再使用以下代码进行验证

import torch
a=torch.rand(2)
b=a.cuda()
print(b)

如果没有错误应该得到以下信息：

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