1. 电脑配置
GPU 3080 算力8.6
CUDA 11.1
CUDNN 8.2.0
conda 4.9.2
python 3.8.5
2. 问题描述
首先在pytroch官网根据电脑相应配置使用pip命令
pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装torch、torchaudio、torchvision以及cudatoolkit，版本如下：
torch==1.8.1+cu111
torchaudio==0.8.1
torchvision==0.9.1+cu111
当时未测试cuda是否可用，疏忽了！！！大家安装完之后一定要先测试cuda在当前环境下是否可用，再去用在自己的脚本上，免得出问题之后不知道具体是什么问题！
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我直接用在了mmdetection给的第一个实例代码上，报错如下：
ibtorch_cuda_cu.so: cannot open shared object file: No such file or directory
网上搜索说可能是pytorch版本过高，当时还是没有检查cuda是否可用，愚蠢！！
于是直接卸载了torch，由于用的pip命令安装，卸载命令如下：
pip uninstall torch
于是我又重新安装torch1.8.0版本以及cudatoolkit11.1
pip install torch==1.8.0 cudatoolkit==11.1
安装成功后，用以下代码测试cuda是否可用：
import torch
torch.cuda.is_available()
torch.zeros(1).cuda()
开始报错，如下：
GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the GeForce RTX 3080 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
大概意思就是说当前GPU的算力与当前版本的Pytorch依赖的CUDA算力不匹配（3080算力为8.6，而当前版本的pytorch依赖的CUDA算力仅支持3.7，5.0，6.0，7.0）
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参考：低版本GPU可在相对高的CUDA版本下运行，例如：算力为8.0的GPU可在算力为8.6的CUAD版本下运行，而相反则不行。同理算力8.x的显卡不可以在支持最高算力7.x的CUDA版本下运行。
因此应该尽量安装更高版本的CUDA，但是让我疑问的是我都装了几乎最新版本，还不支持？
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于是去网上搜集目前torch、cuda相关适配信息，详见博客
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下一步全部卸载重装
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
装好之后的情况如下：
pytorch==1.8.0 py3.8_cuda11.1_cudnn8.0.5_0
torchaudio==0.8.0
torchvision==0.9.0
再次测试上述命令测试cuda是否可用
测试成功！！cuda已经可用了！！
总结：只有cuda11.1才支持算力为8.6的GPU，大家不要装错了！！！！当然，如果装低版本的pytorch应该也可以、低版本的cudatoolkit应该也可以？ 具体我没试过，有空新建一个环境试一下！还有就是一定要知道自己GPU的算力，NVIDIA算力可在此处 查看
Original: https://blog.csdn.net/HPGaa/article/details/117230868
Author: 图灵机学长
Title: 解决CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
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