Traceback (most recent call last): File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 327, in <module> main() File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 278, in main list_entropy_trojan, list_entropy_benign = strip(opt, mode) File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 198, in strip state_dict = torch.load(opt.ckpt_path) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1101, in persistent_load load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1083, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 215, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 187, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/_utils.py", line 80, in _cuda untyped_storage = torch.UntypedStorage( RuntimeError: CUDA error: out of memory 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.

这是一个Python的异常追踪（Traceback），它显示了在执行程序时出现的错误。根据给出的信息，看起来出现了一个关于CUDA内存不足的错误。

在这段代码中，`torch.load(opt.ckpt_path)` 用于加载模型的检查点文件。然而，根据错误信息显示，出现了一个CUDA错误，并且提示是内存不足。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查你的CUDA设备是否有足够的内存来加载模型。你可以使用 `torch.cuda.get_device_properties(device_id)` 函数来获取CUDA设备的属性，包括内存大小。
2. 如果你的CUDA设备内存不足，可以尝试减少模型的大小，或者使用更小的批量大小。
3. 你还可以尝试使用 `torch.load(opt.ckpt_path, map_location='cpu')` 来将模型加载到CPU上，而不是CUDA设备上。这可能会减少对CUDA内存的需求。
4. 如果你的模型很大，并且无法适应你的CUDA设备内存，那么你可能需要考虑使用更大的显卡或者分布式训练等策略。

另外，错误信息中还提到了一个提示：`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`。你可以尝试设置这个环境变量来启用CUDA错误的同步报告，以获取更准确的错误信息。

如果以上步骤都没有解决问题，那么可能需要更详细的错误信息或者代码的上下文来进行进一步的排查。

相关问题

Traceback ( most recent call last ) :File " C:/python/kfc.py " , line 8

Traceback (most recent call last): File "C:/python/kfc.py", line 8

这是Python中的错误追踪信息，通常在程序出现错误时会显示。它告诉我们在哪个文件的哪一行出现了错误。

具体来说，"Traceback (most recent call last)" 表示错误追踪的开始，它告诉我们下面的信息是最近一次调用的错误。

"File "C:/python/kfc.py", line 8" 表示错误发生在文件 "C:/python/kfc.py" 的第8行。

如果你想解决这个错误，可以打开 "C:/python/kfc.py" 文件，并检查第8行的代码，看看是否有语法错误或逻辑错误。

Traceback (most recent call last)/tmp/ipykernel_97/4172223096.py in <module

Traceback (most recent call last)是Python的一个错误提示，通常出现在程序出现异常或错误时。它会显示程序执行过程中发生错误的相关信息，包括错误类型、出错的位置以及错误信息等。而"/tmp/ipykernel_97/4172223096.py"是指出错的文件路径和文件名，即/tmp目录下的ipykernel_97文件夹中的4172223096.py文件。

这个错误提示告诉我们，程序在执行过程中发生了错误，并且出错的位置是在4172223096.py文件中。要解决这个问题，我们需要根据错误提示信息找到出错的原因并进行修复。

如果您需要更具体的帮助，请提供更多上下文信息。