Something went wrong RuntimeError('CUDA error: device-side assert triggered\nCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API callso the stacktrace below might be incorrect.\nFor debugging consider passing CUDA LAUNCH BLOCKING=1.)报错
时间: 2023-07-08 14:44:07 浏览: 41
这个错误通常是由于在执行 CUDA 核函数时出现错误引起的,可能是由于输入数据的问题、模型的问题或硬件问题引起的。可以尝试以下步骤来解决此问题:
1. 检查输入数据的大小、类型和格式是否与模型期望的一致。如果输入数据不正确,将会导致 CUDA 函数出错。
2. 确保您的 PyTorch 和 CUDA 版本兼容。您可以查看 PyTorch 官方网站的文档,了解每个版本所支持的 CUDA 版本。
3. 确保您的 GPU 显存足够大以容纳模型和数据。您可以尝试减小批量大小或图像大小,或使用更小的模型。
4. 尝试在运行模型之前将 CUDA_LAUNCH_BLOCKING 环境变量设置为 1,以便在执行 CUDA 函数时阻塞 CPU,并在出现错误时立即中断程序。例如,在 Linux 系统中,可以使用以下命令设置此变量:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
如果仍然无法解决问题,建议您查看更详细的错误信息和堆栈跟踪,以便更好地理解问题的根本原因。
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Something went wrong RuntimeError('CUDA error: device-side assert triggered\nCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API callso the stacktrace below might be incorrect.\nFor debugging consider passing CUDA LAUNCH BLOCKING=1.)
这个错误通常是由于在执行 CUDA 核函数时出现错误引起的,可能是由于输入数据的问题、模型的问题或硬件问题引起的。可以尝试以下步骤来解决此问题:
1. 检查输入数据的大小、类型和格式是否与模型期望的一致。如果输入数据不正确,将会导致 CUDA 函数出错。
2. 确保您的 PyTorch 和 CUDA 版本兼容。您可以查看 PyTorch 官方网站的文档,了解每个版本所支持的 CUDA 版本。
3. 确保您的 GPU 显存足够大以容纳模型和数据。您可以尝试减小批量大小或图像大小,或使用更小的模型。
4. 尝试在运行模型之前将 CUDA_LAUNCH_BLOCKING 环境变量设置为 1,以便在执行 CUDA 函数时阻塞 CPU,并在出现错误时立即中断程序。例如,在 Linux 系统中,可以使用以下命令设置此变量:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
如果仍然无法解决问题,建议您查看更详细的错误信息和堆栈跟踪,以便更好地理解问题的根本原因。
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
这个错误通常是由于 CUDA 运行时库检测到了设备端的断言错误而引起的。可能的原因是你的 CUDA 计算有错误,在执行 CUDA 函数时出现了问题。你可以尝试在运行 CUDA 代码之前设置环境变量 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`,这样 CUDA 会在每次调用 CUDA 函数时等待计算完成,以便更容易地捕获错误信息。你也可以查看 CUDA 输出中的堆栈跟踪,以查找更多有关错误的信息。