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如何从CUDA11.4降级到10.2 &添加sm_35 - CUDA错误:没有内核映像可用于在设备上执行

从CUDA 11.4降级到10.2并添加sm_35的步骤如下：

首先，下载CUDA Toolkit 10.2的安装包。你可以在NVIDIA官方网站的开发者页面找到适用于你的操作系统的CUDA Toolkit 10.2版本。
在下载完成后，运行安装包并按照提示进行安装。确保选择正确的安装路径和组件。
安装完成后，打开命令行终端（Command Prompt）并导航到CUDA Toolkit 10.2的安装目录。默认情况下，安装路径为"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2"。
在命令行中，使用以下命令将CUDA环境变量添加到系统路径中：
在命令行中，使用以下命令将CUDA环境变量添加到系统路径中：
接下来，你需要修改你的CUDA项目的配置文件（例如CMakeLists.txt或者Makefile）以使用CUDA 10.2和sm_35架构。在配置文件中，将CUDA版本设置为10.2，并添加以下代码以支持sm_35架构：
接下来，你需要修改你的CUDA项目的配置文件（例如CMakeLists.txt或者Makefile）以使用CUDA 10.2和sm_35架构。在配置文件中，将CUDA版本设置为10.2，并添加以下代码以支持sm_35架构：
保存并关闭配置文件后，重新编译你的CUDA项目。确保编译过程中没有出现任何错误。

至此，你已经成功将CUDA版本从11.4降级到10.2，并添加了sm_35架构的支持。

关于CUDA错误"没有内核映像可用于在设备上执行"，这通常是由于编译器无法找到适用于你的设备架构的内核映像所致。通过降级CUDA版本并添加适当的架构支持，你应该能够解决这个问题。

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腾讯云GPU计算服务：https://cloud.tencent.com/product/gpu
腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
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相关搜索:运行时错误: CUDA错误:没有内核映像可用于在设备上执行 RuntimeError: CUDA错误:在model.cuda()之后，没有内核映像可供在设备上执行没有内核映像可用于在设备上执行致命的Python错误:已中止 Caffe:检查失败: error == cudaSuccess (48 vs. 0)在Jetson TX1上没有内核映像可用于执行设备错误 go-plus h5页面设计稿 hexo-前端 image组件 img-src ingress

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