export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
El informe no menciona ningún archivo fuente, prueba, comando ni configuración reproducible. Empieza recopilando el hardware, las versiones de CUDA y PyTorch y el comando exacto que desencadena el RuntimeError; el trabajo estará completo cuando exista un caso reproducible y una resolución específica del proyecto o una actualización de la documentación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.
A: 0.46 GB, R: 0.50 GB, Sys: 1.2/4 GB (29.1%)
Help me please.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 12.3k
- Forks
- 1.1k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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