深度学习算法训练报错

调试Transformer网络，安装完timm包之后，运行程序时报错CUDA error:no kernel image is available for execution on the device，如图所示：

网上对于该错误说啥的都有，因为这是第一次遇到这个错误，之前训练CNN也正常，排除显卡算力低，不支持高版本CUDA问题。看来看去，这位博主说的有道理: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 报错解决方法

开始检查自己的pytorch相关包的版本，如图所示：

发现问题，我原本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。问题找到了，现在就好办了

解决方案

按1.8.1版本的torch，以及自己的CUDA版本，重新整理环境。首先去 pytorch官网对比对应版本的torchvision和torchaudio，以及cudatoolkit。官网的安装命令直接运行，非常慢，建议下载包至本地，然后安装。
下载链接: torch相关包
安装本地包命令：

pip install 路径+包名

比如，我的CUDA版本是11.1，Python版本是3.7，故下载包：

cu111/torch-1.8.1%2Bcu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whlcu111/torchvision-0.9.1%2Bcu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

然后安装即可

pip install /路径/cu111/torch-1.8.1%2Bcu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install /路径/cu111/torchvision-0.9.1%2Bcu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

完美解决报错

希望本文对大家有帮助，上文若有不妥之处，欢迎指正

分享决定高度，学习拉开差距