Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
15/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python, pytorch

調査の方向性

レポートには、ソースファイル、テスト、コマンド、または再現可能なセットアップが記載されていません。まず、ハードウェア、CUDA と PyTorch のバージョン、および RuntimeError を発生させる正確なコマンドを収集してください。再現可能なケースと、プロジェクト固有の解決策またはドキュメントの更新があれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語
Python
スター
12.3k
フォーク
1.1k
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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