RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application.
时间: 2024-02-12 15:03:14 浏览: 178
这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法,但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性,从而导致了该错误。您可以通过以下两种方式来解决此问题:
1. 关闭确定性算法:您可以通过将 torch.use_deterministic_algorithms(False) 来关闭确定性算法,但这可能会影响您的应用程序的结果。
2. 使用 warn_only=True:您可以通过在 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作中设置 warn_only=True 来接受警告,但这并不会解决问题,只是允许您继续使用该操作。可通过以下代码实现:
with torch.cuda.amp.autocast(warn_only=True):
output = nn.AdaptiveMaxPool2d(size)(input)
希望这可以帮助您解决问题。
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使用yolov5报错:RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application
这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法,但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性,从而导致了该错误。而 YOLOv5 中使用了 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作,因此会出现这个错误。
您可以通过以下两种方式来解决此问题:
1. 关闭确定性算法:您可以通过将 torch.use_deterministic_algorithms(False) 来关闭确定性算法,但这可能会影响您的应用程序的结果。
2. 使用 warn_only=True:您可以通过在 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作中设置 warn_only=True 来接受警告,但这并不会解决问题,只是允许您继续使用该操作。可通过以下代码实现:
with torch.cuda.amp.autocast(warn_only=True):
output = nn.AdaptiveMaxPool2d(size)(input)
希望这可以帮助您解决问题。
RuntimeError: adaptive_avg_pool1d() argument 'output_size' should contain one int (got 2)
这个错误提示表明在调用adaptive_avg_pool1d()函数时,参数'output_size'应该只包含一个整数值,但你传递了一个长度为2的参数。请确保你传递给adaptive_avg_pool1d()函数的'output_size'参数只包含一个整数值。如果你想要在多个维度上进行自适应平均池化,请考虑使用adaptive_avg_pool2d()或者adaptive_avg_pool3d()函数。