torch.exp(-BCE_loss) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

根据提供的引用内容，出现这个错误的原因可能是GPU显存内存不够。解决方法如下：
1. 减小batch_size。
2. 确保传入传出的通道数和net最终全连接输出的class数目对得上labels。
3. 确保devices具体到某一个，而不是一个list。
4. 关闭程序重新连接。
另外，可以在测试阶段添加如下代码进行检验net的输入输出正确性：

X = torch.rand(size=(32, 3, 224, 224)).to(devices[0])
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t', X.shape)

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用更高内存的GPU或者使用CPU运行程序。

关于`torch.exp(-BCE_loss)`出现`RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered`的问题，可能是因为BCE_loss的值过大，导致计算出的exp值超出了CUDA的范围。解决方法是将BCE_loss的值缩小，或者使用更高内存的GPU运行程序。

相关问题

torch.cuda.synchronize() RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

CUDA error: device-side assert triggered是指在使用CUDA进行计算时，设备端触发了错误断言。这种错误一般是由于某个计算操作或函数调用出现了问题导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下几个方法：

1. 确保CUDA是否可用：首先要确保CUDA已正确安装并可用。可以通过torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA是否可用。

2. 检查GPU设备：确认代码是否将计算放在GPU上进行。可以使用.cuda()或者.todevice()方法将模型和数据转移到GPU上。

3. 检查CUDA加速设置：检查代码中的相关设置，如torch.backends.cudnn.enabled和torch.backends.cudnn.benchmark，确保它们被正确设置。

4. 设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING：在运行代码时，可以考虑设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1。这样可以确保CUDA错误在同步调用时被报告，从而更好地定位错误。

5. 调试代码：如果以上方法都无法解决问题，可以使用调试工具来进一步分析代码中出现的问题。可以使用PyTorch提供的各种调试工具来跟踪和诊断CUDA错误。

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

这个错误通常是由于CUDA设备端断言失败引起的。要解决此问题，可以按照以下步骤操作：

1. 确保你的PyTorch版本是1.7或更高版本，因为`TORCH_USE_CUDA_DSA`选项只在这些版本中可用。

2. 在你的代码中添加以下行，启用设备端断言：

   import os
   os.environ['TORCH_USE_CUDA_DSA'] = '1'

或者，你也可以在终端中设置环境变量：

   export TORCH_USE_CUDA_DSA=1

注意：启用设备端断言可能会影响性能，因此只在调试期间使用它。

3. 如果你仍然遇到问题，可以尝试使用CUDA-MEMCHECK工具来调试CUDA内存问题。你可以使用以下命令运行你的代码：

   cuda-memcheck python your_script.py

这将会输出有关CUDA内存错误的详细信息。