更换了数据集, 在计算交叉熵损失时出现错误 : cuda runtime error : device side assert triggered at pytorch aten src THC generic THCTensorMa 解决检查两个问题: . 模型输出label数量 是否与 标签类别数量相同 . label是否有 的情况,需要提前过滤掉,类似下面这样的标签 ...
2019-04-04 10:49 0 10561 推荐指数：
Pytorch报错：cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 这种问题是网上比较常见的，一般的原因就是Label ...
在使用pytorch训练模型时遇到上面的问题，查了好久也不知道啥原因，最后在别人的帖子里找到类似的问题，就试试 解决办法：检查labels中是否有负值，如果有改成非负整数就可以了 ...
是这样的，在跑fasterrcnn的时候，要把原模型21个类别改为自己的类别数目，第一次改过后运行没有报错，第二次再修改就报错了，错误如下 网上的主要解决方法如下： ...
运行时出现下面的错误: 这是因为Tensor下标越界,造成CUDA断言错误,不让下标越界就正常了. ...
参考资料：自己debug 首先，我报错的问题的文本是：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered以及 Assertion `input_val >= zero && input_val < ...
网上的解决方案意思是对的，但并没有给出相应的实际解决方法： 问题描述： 当使用ImageFolder方式构建数据集的时候： pytorch会自己扫描train_path下的每一个文件夹（每类图片都位于其类别的文件夹下），并将每一个类映射成数值，比如有4类，类别标签 ...
解决两个问题： （1）RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70 （2）NVIDIA-SMI has failed because ...
这个错误一般是卷积和全连接直接对接的时候，大小不匹配导致的。 可以查看卷积结束后 图片大小 ，然后对应修改全连接的输入大小即可。 def forward( ...
