我正在编辑【python】代码，遇到了 【root@autodl-container-857740b613-fe9d70ca:~/autodl-tmp/ToothGroupNetwork# python preprocess_data.py 0 1 Traceback (most recent call last): File "preprocess_data.py", line 56, in <module> labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] File "/root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork/gen_utils.py", line 129, in resample_pcd idx = fps(pcd_ls[0][:,:3], n) File "/root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork/gen_utils.py", line 139, in fps idx = pointops.furthestsampling(xyz, torch.tensor([xyz.shape[0]]).cuda().type(torch.int), torch.tensor([npoint]).cuda().type(torch.int)) RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device】 ，请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下： 【import argparse import os import numpy as np from glob import glob import gen_utils as gu parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source_obj_data_path', default="./data/data_obj_parent_directory", type=str, help="data path in which original .obj data are saved") parser.add_argument('--source_json_data_path', default="./data/data_json_parent_directory", type=str, help="data path in which original .json data are saved") parser.add_argument('--save_data_path', default="./data_preprocessed", type=str, help="data path in which processed data will be saved") args = parser.parse_args() SAVE_PATH = args.save_data_path SOURCE_OBJ_PATH = args.source_obj_data_path SOURCE_JSON_PATH = args.source_json_data_path Y_AXIS_MAX = 33.15232091532151 Y_AXIS_MIN = -36.9843781139949 os.makedirs(os.path.join(SAVE_PATH), exist_ok=True) stl_path_ls = [] for dir_path in [ x[0] for x in os.walk(SOURCE_OBJ_PATH) ][1:]: stl_path_ls += glob(os.path.join(dir_path,"*.obj")) json_path_map = {} for dir_path in [ x[0] for x in os.walk(SOURCE_JSON_PATH) ][1:]: for json_path in glob(os.path.join(dir_path,"*.json")): json_path_map[os.path.basename(json_path).split(".")[0]] = json_path all_labels = [] for i in range(len(stl_path_ls)): print(i, end=" ") base_name = os.path.basename(stl_path_ls[i]).split(".")[0] loaded_json = gu.load_json(json_path_map[base_name]) labels = np.array(loaded_json['labels']).reshape(-1,1) if loaded_json['jaw'] == 'lower': labels -= 20 labels[labels//10==1] %= 10 labels[labels//10==2] = (labels[labels//10==2]%10) + 8 labels[labels<0] = 0 vertices, org_mesh = gu.read_txt_obj_ls(stl_path_ls[i], ret_mesh=True, use_tri_mesh=False) vertices[:,:3] -= np.mean(vertices[:,:3], axis=0) #vertices[:, :3] = ((vertices[:, :3]-vertices[:, 1].min())/(vertices[:, 1].max() - vertices[:, 1].min()))*2-1 vertices[:, :3] = ((vertices[:, :3]-Y_AXIS_MIN)/(Y_AXIS_MAX - Y_AXIS_MIN))*2-1 labeled_vertices = np.concatenate([vertices,labels], axis=1) name_id = str(base_name) if labeled_vertices.shape[0]>24000: labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] np.save(os.path.join(SAVE_PATH, f"{name_id}_{loaded_json['jaw']}_sampled_points"), labeled_vertices) 】

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们遇到的CUDA错误。用户运行Python脚本时，在调用`pointops.furthestsampling`时出现了RuntimeError，提示“CUDA error: no kernel image is available for the device”。首先，我得理解这个错误的可能原因。 首先，这个错误通常与CUDA的兼容性有关。可能的情况包括： 1. **CUDA版本不匹配**：用户安装的PyTorch或相关库（如pointops）编译时使用的CUDA版本与当前GPU驱动支持的CUDA版本不一致。例如，如果库是用CUDA 11.x编译的，而用户的驱动只支持CUDA 10.x，就会导致这个问题。 2. **GPU架构不支持**：编译pointops时，可能没有包含用户GPU架构的代码。例如，用户的GPU是较新的架构（如Ampere，即sm_86），但编译时未包含对应的架构，导致无法找到合适的kernel。 接下来，我需要查看用户的代码和环境。用户提供的错误信息显示，问题出在`gen_utils.py`的`fps`函数中调用了`pointops.furthestsampling`，并且使用了`.cuda()`将张量移动到GPU。因此，问题可能出在pointops库的安装或编译上。 接下来，我应该考虑可能的解决方案： 1. **检查CUDA版本和PyTorch版本是否匹配**：用户需要确认他们安装的PyTorch版本是否与系统CUDA工具包兼容。可以通过`nvcc --version`或`nvidia-smi`查看CUDA版本，然后使用`conda list`或`pip list`查看PyTorch的版本。 2. **重新编译pointops库**：如果pointops是用户自己编译的（比如来自某个GitHub仓库），可能需要用正确的CUDA版本和GPU架构重新编译。例如，添加正确的`-gencode`参数来包含用户的GPU架构。 3. **使用CPU模式作为临时解决方案**：如果用户不需要GPU加速，或者无法解决CUDA问题，可以尝试将代码改为在CPU上运行，但这可能会影响性能。 另外，用户提供的代码中，在调用`furthestsampling`时，传入了经过`.cuda()`处理的张量。如果pointops没有正确编译，这会导致找不到对应的CUDA kernel。 可能的解决步骤： - **步骤1：确认CUDA和PyTorch版本**。用户需要运行`nvidia-smi`查看CUDA版本，然后检查PyTorch是否匹配。例如，如果nvidia-smi显示CUDA 11.6，PyTorch应安装对应的版本。 - **步骤2：重新安装或编译pointops**。如果pointops是第三方库，可能需要从源码重新编译，确保编译时指定正确的CUDA架构。例如，针对RTX 30系列显卡（sm_86），需要在编译时包含该架构。 - **步骤3：修改代码使用CPU**。作为临时解决方案，将张量保留在CPU上，但可能会影响性能。 此外，用户可能需要检查他们的GPU是否被PyTorch正确识别。可以运行一个简单的测试脚本，如： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ``` 如果输出为False，说明CUDA不可用，可能需要重新安装PyTorch。如果CUDA版本显示与系统不一致，也需要调整PyTorch版本。 总结，用户的问题核心在于CUDA环境的兼容性，需要确保所有组件（驱动、CUDA工具包、PyTorch、pointops）版本一致，并且pointops编译时包含正确的GPU架构。</think>根据错误信息和代码分析，该错误是由于CUDA版本与GPU架构不兼容导致的，下面分步骤说明解决方案： --- ### 一、错误原因诊断 错误代码`RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device`表明： 1. 当前GPU设备的架构不被PyTorch/CUDA支持 2. 使用的`pointops`库未正确编译适配当前GPU --- ### 二、关键错误定位 问题出现在`gen_utils.py`第139行的最远点采样操作： ```python idx = pointops.furthestsampling(xyz, torch.tensor([xyz.shape[0]]).cuda().type(torch.int), torch.tensor([npoint]).cuda().type(torch.int)) ``` 这里调用了需要CUDA加速的操作，但系统找不到匹配的CUDA内核。 --- ### 三、解决方案 #### 方案1：检查CUDA环境兼容性（推荐） 1. **确认GPU架构**： 执行命令查看GPU型号： ```bash nvidia-smi -L ``` 若为RTX 30系列/40系列显卡，需要CUDA 11+和sm_86/sm_89架构支持 2. **检查PyTorch CUDA版本**： ```python import torch print(torch.version.cuda) # 应匹配系统安装的CUDA版本 ``` 3. **重新编译pointops库**： 如果使用自定义CUDA扩展（如来自PointNet++等库）： ```bash cd /root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork rm -rf build/ # 清理旧编译 python setup.py install # 重新编译时需指定GPU架构 ``` #### 方案2：强制使用CPU模式（临时方案） 修改`gen_utils.py`第139行： ```python # 修改前（使用GPU） idx = pointops.furthestsampling(xyz, torch.tensor([xyz.shape[0]]).cuda().type(torch.int), ...) # 修改后（使用CPU） idx = pointops.furthestsampling(xyz, torch.tensor([xyz.shape[0]]).cpu().type(torch.int), torch.tensor([npoint]).cpu().type(torch.int)) ``` #### 方案3：调整数据规模 尝试降低采样点数（修改24000为更小值）： ```python # 修改前 labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] # 修改后 labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 12000, "fps")[0] ``` --- ### 四、验证步骤 1. 在Python中运行CUDA可用性测试： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.zeros(1).cuda()) # 应无报错 ``` 2. 如果使用自定义CUDA扩展，建议运行库的官方示例验证安装 --- ### 五、补充建议 1. **环境一致性检查**： ```bash # 查看CUDA驱动版本 nvcc --version # 查看GPU支持的计算能力 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ``` 2. **推荐配置**： - NVIDIA驱动版本 ≥ 515.65.01 - CUDA Toolkit 11.7 - PyTorch 2.0+ with CUDA 11.7支持 建议优先尝试方案1，若紧急处理可先用方案2临时运行。具体选择需根据实际硬件配置决定。