202 RuntimeError: cudnn RNN backward can only be called in training mode
时间: 2024-04-03 10:31:53 浏览: 13
这个错误通常是由于在 PyTorch 中使用了 cudnn RNN 模块并且模型处于评估模式(eval mode)时发生的。在评估模式下,cudnn RNN 模块无法进行反向传播。解决方法是在训练模式(train mode)下进行模型训练,或者使用 PyTorch 自带的 RNN 模块代替 cudnn RNN 模块。如果你一定要在评估模式下使用 cudnn RNN 模块,可以尝试在模型中添加 `model.train()` 来将模型转换为训练模式,或者在调用 cudnn RNN 模块时将 `training=True`。
相关问题
RuntimeError: cudnn RNN backward can only be called in training mode
这个错误通常是因为在使用 PyTorch 进行反向传播时,模型处于 eval 模式,而某些操作只能在 train 模式下使用。可以尝试在进行反向传播前,将模型切换到 train 模式,方法是调用 `model.train()`。如果你的代码中已经有这个调用,那么可能是因为网络中某些层没有被正确设置为 train 模式。你可以检查一下你的网络定义,确保所有的层都正确设置了模式。
RuntimeError:cuDNN error:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM
根据您提供的引用内容,RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 是一个常见的错误,可能是由于多种原因引起的。其中一种可能是显存不足导致的。您可以先检查一下显存使用情况,确保显存足够。
另外,您还提到了关于Python RuntimeError: thread.__init__() not called 的解决方法。这个错误通常是由于没有正确调用thread.__init__()方法引起的。如果您遇到了这个错误,可以参考相关资料进行解决。
关于RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM 的问题,我需要更多的上下文信息才能给出具体的解决方法。请提供更多关于您的LSTM模型的信息,例如代码片段、模型配置等,以便我能够更好地帮助您解决问题。