Pytorch報錯：cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 這種問題是網上比較常見的，一般的原因就是Label ...

在使用pytorch訓練模型時遇到上面的問題，查了好久也不知道啥原因，最后在別人的帖子里找到類似的問題，就試試 解決辦法：檢查labels中是否有負值，如果有改成非負整數就可以了 ...

是這樣的，在跑fasterrcnn的時候，要把原模型21個類別改為自己的類別數目，第一次改過后運行沒有報錯，第二次再修改就報錯了，錯誤如下 網上的主要解決方法如下： ...

運行時出現下面的錯誤: 這是因為Tensor下標越界,造成CUDA斷言錯誤,不讓下標越界就正常了. ...

　　參考資料：自己debug 　　首先，我報錯的問題的文本是：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered以及 　　Assertion `input_val >= zero && input_val < ...

網上的解決方案意思是對的，但並沒有給出相應的實際解決方法： 問題描述： 當使用ImageFolder方式構建數據集的時候： pytorch會自己掃描train_path下的每一個文件夾（每類圖片都位於其類別的文件夾下），並將每一個類映射成數值，比如有4類，類別標簽 ...

解決兩個問題： （1）RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70 （2）NVIDIA-SMI has failed because ...

這個錯誤一般是卷積和全連接直接對接的時候，大小不匹配導致的。 可以查看卷積結束后 圖片大小 ，然后對應修改全連接的輸入大小即可。 def forward( ...