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。