Error de CUDA al entrenar YOLOv4-tiny en Colab: no hay imagen de kernel disponible para ejecución en el dispositivo.
Estaba siguiendo este tutorial para entrenar un modelo YOLOv4-tiny para detectar objetos personalizados: https://www.youtube.com/watch?v=NTnZgLsk_DA
Sin embargo, cuando intento entrenar el modelo, obtengo este mensaje de error:
Estado de CUDA: Error: archivo: ./src/blas_kernels.cu : () : línea: 841 : hora de compilación: 7 de enero de 2022 - 12:01:41
Error de CUDA: no hay una imagen de kernel disponible para la ejecución en el dispositivo
Error de CUDA: no hay una imagen de kernel disponible para la ejecución en el dispositivo: El archivo existe
Estaba ejecutando el código en Colab, no localmente. La GPU utilizada para el entrenamiento es Tesla K80.
Una respuesta común es configurar los valores de ARCH en compute_37, code_37
, pero ¡ya los he configurado de esta manera y sigo obteniendo el mismo error! Entonces, ¿qué debo hacer para que este código se ejecute?
Enlace a mi notebook de Colab: https://colab.research.google.com/drive/16EQ6I67OOs1I7rF6PHgBHp1eVHMXXvyO#scrollTo=QyMBDkaL-Aep
¡Cualquier ayuda sería apreciada!
davy.ai
El mensaje de error sugiere que hay algún problema con la instalación de CUDA en la GPU Tesla K80 que estás utilizando para el entrenamiento. Aquí tienes algunas posibles soluciones que podrías probar:
Verificar las versiones de CUDA y CuDNN: Verifica que estás utilizando la versión correcta de CUDA y CuDNN que son compatibles con YOLOv4-tiny. Puedes verificar qué versión de CUDA y CuDNN está instalada en tu instancia de Colab utilizando los siguientes comandos:
Asegúrate de que las versiones coincidan con los requisitos del modelo YOLOv4-tiny que estás entrenando. Si no coinciden, podrías intentar instalar las versiones correctas utilizando los siguientes comandos:
Esperemos que una de estas soluciones resuelva el error que estás encontrando.