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4. 我的解决

在这里插入图片描述
其实不难发现,我报错的位置基本都是从 gpu cpu 转换的时候出现的问题。

后续发现其实是某张卡有问题,

1. 错误描述

例行吐槽,第一次遇到这个错误,我是非常无语的。以前是不报错的,和以前相比,不同的地方有

  1. 数据变多了,从80例变成了100例
  2. 换了个docker镜像,可能pytorch版本和cuda版本上有些问题
  3. 检查了代码,没有发生修改

2. 自我尝试

2.1 减小batch_size

感觉上可能会和显存有点关系吧

第一次报错

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

按照这个思路继续把 batch_size 调小(8→5),又换了个位置报错。。
在这里插入图片描述

2.2 换卡改代码

换思路

3. 调研情况

报错信息是CUDA丢出来的一个运行时错误,发生了非法内存访问。网上关于这个问题的讨论也很多,但是并没有发现有找到真正原因的。

很多都是靠感觉的

参考:

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