CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python train.py

/pytorch/aten/src/THC/THCTensorScatterGather.cu:188: void THCudaTensor_scatterFillKernel(TensorInfo<Real, IndexType>, TensorInfo<long, IndexType>, Real, int, IndexType) [with IndexType = unsigned int, Real = float, Dims = -1]: block: [72,0,0], thread: [32,0,0] Assertion `indexValue >= 0 && indexValue < tensor.sizes[dim]` failed.

在github上看别人的代码，用别人的数据集跑通了，满心欢喜的换自己的数据集，修改了一番后，发现遇到了莫名其妙的错误，如下 Traceback (most recent ca ll last): File "train_discriminator.py", line 167, in <module> main() File "train_discriminator.py...

最近在研究分类网络MSD-Net，打算跑cifar10和cifar100数据集来复现一下论文的研究结果。 GitHub：MSD-Net的 Pytorch 版 总体代码写完后，跑cifar10数据集非常完美，分类准确率比ResNet和DenseNet都有提升。但是跑cifar100数据集的时候就报了题目的错 C:/w/1/s/windows/ pytorch /aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: block: [0,0,0], thread: [31,0,0] Asse

训练模型 报错 Runtime Error : cuda runtime error (710) : device -s ide assert trigger ed at / pytorch /aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:29 原因：标签（label）越界，一般从0开始 方法：更改你的标签值，从0开始 target_names = ['__label__1', '__label__2', '__label__3', '__label__4', '__label__

总是遇到如下的 报错 ，之前一直也没有记录解决的过程，今天记录一下，避免以后再踩坑 pytorch /aten/src/ATen/native/ cuda /Loss.cu:106: operator(): block: [0,0,0], thread: [0,0,0] Assert ion `input_val >= zero && input_val <= one` fai led . / pytorch /aten/src/ATen/native/ cuda /Loss.cu:106: opera

======> Epoch 0 starting train. Traceback (most recent ca ll last): File "train_exbase.py", line 326, in <module> main(args, logger) File "train_exbase.py", line 217, in main train(args, train_loader, model, criterion, optimizer, epoch,

Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed 在 pytorch 训练的时候遇到这个错误，查询一下原因的确是标签越界，这里与Python起始是从0有关。需要对标签进行细心的处理才可以。但是这里要讲解的不是这个，而是我是在预测位置点何来的标签越界？？ 下面讲解这个错误处理办法： Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed 首先检查自己的标签是否从0开...

对于 pytorch ，在进行训练的时候，突然报了 Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed 错误，根据网上的大部分解决方案，这个错误一般是出现在“数组越界”的情况，这里不是说具体的真的是数组越界，只是泛指这一类的，访问的地址超过了最长范围了。   但是为了确定具体的错误，仅仅靠上面那个错误提示是不够的，所以我们想要它显示具体的错误信息，这个时候想要判断出错的地方，我们需要在运行代码的时候，在命令前面加上 CUDA _LAUNCH_BLOCKING

yolact Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed 是指在运行yolact模型时出现了 CUDA 错误，具体为设备端断言触发。根据引用[3]所述，这个错误通常是由于代码中出现了索引越界导致的。然而，定位到 报错 位置并不能直接找到错误的根本原因，也无法从 报错 信息中得知具体的解决方案。 为了解决这个问题，可以尝试使用CPU而非GPU运行代码。这样一来，就可以通过 报错 信息较容易地找到错误的位置和原因。在将代码切换回GPU运行之前，先解决错误，并确保代码不会出现索引越界的问题。 另外，根据引用的建议，还可以通过调整batch_size的大小来减少显存的使用量。此外，使用item()属性来获取torch变量的标量值也可以减少显存的占用。 综上所述，解决yolact Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed 的方法是： 1. 尝试使用CPU而非GPU运行代码，通过 报错 信息定位错误位置和原因，并解决索引越界问题。 2. 调整batch_size的大小以减少显存的使用量。 3. 使用item()属性来获取torch变量的标量值，减少显存的占用。 请根据具体情况尝试这些解决方法，以解决该错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [ Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed ](https://blog.csdn.net/HPU_CPD/article/details/126592019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_m ed ium":"distribute.pc_search_result.none-task- ca sk-2~all~insert_ ca sk~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [ pytorch 模型提示超出内存 Runtime Error : CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_m ed ium":"distribute.pc_search_result.none-task- ca sk-2~all~insert_ ca sk~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [ Runtime Error : CUDA error : device -s ide assert trigger ed Pytorch 框架代码运行错误解决方案(亲测有效！...](https://blog.csdn.net/weixin_42112050/article/details/120455407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_m ed ium":"distribute.pc_search_result.none-task- ca sk-2~all~insert_ ca sk~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]