모델 실험 환경을 옮길때마다 심심하면 튀어나오는 바로 그 에러다.
니가 지금 쓰는 torch가 요구하는 커널이 니 환경이랑 안맞음ㅇㅇ 정도의 소리인거같다
https://bluecolorsky.tistory.com/71
[정보] pytorch에서 발생하는 no kernel image is available for execution on the device 오류 해결하기
pytorch 코드를 실행시키다 보면 아래와 같은 CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 오류가 발생하는 경우가 있다. 이런 경우 아래의 사이트에서 자신이 사용하는 GPU의 comput..
bluecolorsky.tistory.com
위 포스트에서 실제 정답에 가까운 해결 방법을 주신 분이 계시지만
주로 conda가 아니라 pip를 사용하는 나에게는 먹히지 않는 방법이었다
그래서 환경을 옮길때마다 매번 전전긍긍하며 시간을 잡아먹기 일쑤였는데
그러다 pip를 위한 빠른 해결법을 발견
일단 nvidia-smi 명령어로 cuda 버전을 확인하고(세세하게 확인할 필요는 없다. 나같은 경우에는 11.4버전인데 대충 110으로 해도 잘 돌아감)
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
pytorch.org
여기서 자신의 cuda 버전에 맞는 torch를 pip로 설치해주면 되는데
찾기 귀찮은 사람들(아마 미래의 나)를 위해 그냥 야매로 알려주자면
pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html여기서 torch 버전과 cuda 버전만 대충 바꿔서 써도 잘 돌아가더라
torchvision이나 torchaudio 버전같은건 알아서 따라 맞춰야함
아까 cuda 버전을 세세하게 확인할 필요가 없다 한건
내가 확인한 내 환경은 cuda 11.4였지만 대충 cu111이나 cu110으로 해서 깔아도 문제없이 돌아감
물론 내 환경에 국한된 이야기일수도 있으니 가능하면 맞추는걸 추천하긴 함
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