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

已解决在ubuntu虚拟机调试Transformer网络，抛出异常RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device的正确解决方法，亲测有效，文末附上pytorch各版本和cuda版本对应关系！！！

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报错问题

一个小伙伴遇到问题跑来私信我，想用在ubuntu虚拟机调试Transformer网络，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下所示：

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

报错信息内容如下所示：

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

报错翻译

报错信息内容翻译如下所示：

运行时错误：CUDA错误：设备上没有可执行的内核映像

报错原因

报错原因：


torch版本是1.9.1，但是由于安装timm包，torch被重新安装，原版本被覆盖，现在变成1.8.1，所以torch环境被破坏了，包版本之间出现冲突，导致 由于cuda版本为11.1，与torch版本不兼容。

小伙伴按下面的方法解决即可！！！

解决方法

cuda 的配件和当前版本的 pytorch 不适配，卸载全部重来

1、第一步 卸载 pytorch

pip uninstall pytorch

2、去官网复制安装指令用 conda 装，官方指令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

其中 torchvision torchaudio 如果不是 CV 方向不需要装；-c 表示从官网下载，巨慢，不要这个，用镜像；cudatoolkit=11.3 表示 cuda 配件版本，就是这个不适配导致报错，替换成你自己的版本号。

最终 CUDA 11.1 版本下的安装指令简化为：conda install pytorch cudatoolkit=11.1 pytorch

pytorch各版本和cuda版本对应关系

官网链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

注意：低版本的 pytorch 是否支持更高版本的 cuda；高版本的pytorch一般能兼容低版本cuda。例如：你需要 1.7.0 的 pytorch，那么 cuda 只能 11.0 及以下。官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。

PyTorch 版本	CUDA 环境
0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)	9.2
1.2.0、1.1.0、1.0.0(1)	10.0
1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)	10.1
1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0	10.2
1.7.0(1)	11.0
1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0	11.1
1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0	11.3

以上是此问题报错原因的解决方法，欢迎评论区留言讨论是否能解决，博主看到会给出回复和你所遇到的报错问题解决方法！！！

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