C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\NLLLoss2d.cu:103: block: [3,0,0], thread: [385,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed. Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 355, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 241, in fit loss = criterion(output,mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1164, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3014, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误是由于在CUDA设备上的NLLLoss2d操作中出现了断言错误。根据错误信息，断言的条件是“t >= 0 && t < n_classes”，即“t”必须大于等于0并且小于类别的数量“n_classes”。然而，这个条件在某个线程中被违反了。

要解决这个问题，你可以检查以下几点：

1. 检查你的目标张量（target）是否包含了超出类别范围的值。确保目标张量中的所有值都在0到n_classes-1的范围内。

2. 检查你的模型输出张量（output）是否正确地映射到了类别索引。确保输出张量的形状是正确的，并且每个像素的预测值对应于正确的类别索引。

3. 如果你使用了权重张量（weight），请确保它的形状与类别数量相匹配，并且没有任何错误。

4. 如果你使用了标签平滑（label smoothing），请确保它被正确地应用。

通过检查以上几点，你应该能够找到问题所在并解决这个CUDA错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

/opt/conda/conda-bld/pytorch_1639180588308/work/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherKernel.cu:111

回答: 引用中的报错信息是关于CUDA运行时错误，具体错误原因是未知的。引用中的报错信息是关于计算交叉熵时出现了异常，原因是不支持多目标。引用中的报错信息是关于在使用sudo运行python程序时，系统默认使用的是系统自带的Python版本，而不是安装环境中的Python版本导致的。至于最后一段引用的内容，可能是截断了。根据提供的信息，无法得知具体的问题是什么。如果需要进一步帮助，请提供更详细的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653114079/](https://blog.csdn.net/qq_43444008/article/details/109119597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src](https://blog.csdn.net/weixin_42419002/article/details/100988897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

weight tensor should be defined either for all 3 classes or no classes but got weight tensor of shape: [1 x 2] at C:/cb/pytorch_1000000000000/work/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:44

这个错误通常是由于使用 `weight` 参数时出现的维度不匹配导致的。`weight` 参数应该是一个形状为 `[num_classes]` 的张量，其中 `num_classes` 是分类问题的类别数。在你的情况下，你提供的 `weight` 参数形状是 `[1, 2]`，这意味着你正在尝试为两个类别中的一个分配不同的权重。你需要将 `weight` 参数的形状更改为 `[2]`，并确保每个类别都有一个相应的权重值。