/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:142: operator(): block: [0,0,0], thread: [24,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"` failed. /pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:142: operator(): bloc

抱歉，我并不是一个可以执行代码的程序，也无法判断这段代码的具体含义。但是根据错误信息来看，这是一个CUDA程序在执行过程中遇到了索引越界的错误。建议检查代码中与索引有关的部分，确保索引的范围不会超出所操作的数组的大小范围。另外，也可以考虑使用PyTorch的内置函数或者库来实现对数组的操作，以规避这种错误可能导致的问题。

相关问题

/opt/conda/conda-bld/pytorch_1639180588308/work/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherKernel.cu:111

回答: 引用中的报错信息是关于CUDA运行时错误，具体错误原因是未知的。引用中的报错信息是关于计算交叉熵时出现了异常，原因是不支持多目标。引用中的报错信息是关于在使用sudo运行python程序时，系统默认使用的是系统自带的Python版本，而不是安装环境中的Python版本导致的。至于最后一段引用的内容，可能是截断了。根据提供的信息，无法得知具体的问题是什么。如果需要进一步帮助，请提供更详细的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653114079/](https://blog.csdn.net/qq_43444008/article/details/109119597)[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: 50%"]
- *2* [RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src](https://blog.csdn.net/weixin_42419002/article/details/100988897)[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: 50%"]
[ .reference_list ]

https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables

https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables 是PyTorch官方文档中关于CUDA环境变量的介绍。在这个页面中，介绍了一些可以用来配置和控制PyTorch在CUDA上运行的环境变量。

CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，PyTorch是一个基于CUDA的深度学习框架。通过配置CUDA环境变量，可以对PyTorch在CUDA上的运行进行一些定制和优化。

在这个页面中，介绍了以下几个重要的环境变量：

1. CUDA_VISIBLE_DEVICES：用于指定可见的GPU设备列表。可以通过设置该环境变量来限制PyTorch使用的GPU设备数量。

2. CUDA_LAUNCH_BLOCKING：用于控制CUDA函数调用是否同步等待。设置为1时，CUDA函数调用会同步等待完成；设置为0时，CUDA函数调用会立即返回。

3. CUDA_CACHE_MAXSIZE：用于控制CUDA缓存的最大大小。可以通过设置该环境变量来限制CUDA缓存的大小，以控制显存的使用。

4. CUDA_HOME：用于指定CUDA安装路径。如果系统中有多个CUDA版本，可以通过设置该环境变量来指定使用的CUDA版本。

5. CUDA_DEVICE_ORDER：用于指定GPU设备的顺序。可以设置为"PCI_BUS_ID"或"FAN_SPEED"，分别表示按照PCI总线ID或风扇速度排序。

这些环境变量可以通过在终端中使用export命令进行设置，也可以在脚本中使用os.environ进行设置。