export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 15/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Il report non indica alcun file sorgente, test, comando o configurazione riproducibile. Inizia raccogliendo l’hardware, le versioni di CUDA e PyTorch e il comando esatto che attiva il RuntimeError; il lavoro è completo quando sono disponibili un caso riproducibile e una risoluzione specifica del progetto o un aggiornamento della documentazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 12.3k
- Fork
- 1.1k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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