如何解决RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
时间: 2023-10-12 07:05:28 浏览: 170
Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法
引用中提到,在进行4分类的时候,标签映射成了,而不是二分类的,导致报错:RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered。这个错误通常是由于标签超出了模型期望的范围所引起的。要解决这个问题,您可以尝试以下几个方法:
1. 检查标签的取值范围:确保您的标签在正确的范围内。即使是进行4分类,标签也应该是从0到3而不是从1到4。可以使用torch.unique()函数检查标签的取值范围,并确保其正确。
2. 检查数据加载方式:确保您的数据加载方式正确。比如引用中使用了torchvision.datasets.ImageFolder来构建数据集,需要确保文件夹结构和标签的对应关系正确。
3. 检查数据读取方式:如果您使用了自定义的数据读取函数,如引用中的load_fzdataset函数,确保您从train_data中读取数据的方式正确。要注意使用enumerate()函数来迭代数据时,inputs和labels应该分别表示输入数据和对应的标签。
4. 检查数据类型转换:确保将数据转换为Variable类型,并在模型中使用正确的数据类型。特别是在使用GPU时,确保将数据和模型移动到正确的设备上。
通过以上方法,您应该能够解决RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [完美解决-RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered](https://blog.csdn.net/jh035/article/details/127999415)[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: 100%"]
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