export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 15/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Le rapport ne mentionne aucun fichier source, test, commande ni configuration reproductible. Commencez par recueillir le matériel, les versions de CUDA et PyTorch, ainsi que la commande exacte qui déclenche le RuntimeError ; le travail est terminé lorsqu’un cas reproductible et une résolution propre au projet ou une mise à jour de la documentation sont disponibles.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 12.3k
- Forks
- 1.1k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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