duoxiangqinzuo
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9 months ago 当我查看INSTALL.md后，发现以下指导方法： 当从源代码构建detectron2/torchvision时，它们检测GPU设备并仅为该设备构建。这意味着编译后的代码可能无法在不同的GPU设备上工作。要重新编译它们以获得正确的体系结构，请删除所有已安装/已编译的文件，并使用正确设置的TORCH_CUDA_ARCH_LIST环境变量重新生成它们。例如，导出TORCH_CUDA_ARCH_LIST=“6.0；7.0”可使其同时编译P100s和V100s。 我也是从源代码构建的，但是我该如何正确设置TORCH_CUDA_ARCH_LIST环境变量？
我的torch版本为1.12.0，cuda版本为11.4，GPU为Nvidia 2080Ti，python版本为3.8.18，安装的whl文件为DCNv3-1.0+cu113torch1.12.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl，运行时报错 error in dcnv3_im2col_cuda: no kernel image is available for execution on the device error in dcnv3_im2col_cuda: no kernel image is available for execution on the device error in dcnv3_im2col_cuda: no kernel image is available for execution on the device error in dcnv3_im2col_cuda: no kernel image is available for execution on the device 不过，这个信息并没有使训练中断，但是它仍然影响了我的使用，希望能够帮我解决。