报错：RuntimeError: incremental mode not enabled or already closed

这个错误通常在PyTorch中使用增量模式时出现，可能是因为您尝试在未启用增量模式的情况下使用了它，或者是因为您已经关闭了增量模式。您可以通过在代码中添加以下语句来启用增量模式：

with torch.enable_grad():
    # Your code here

如果您已经使用了增量模式并且想要关闭它，您可以通过调用以下语句来完成：

torch.set_grad_enabled(False)

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tri.add_points报错RuntimeError: incremental mode not enabled or already closed

这个错误通常在使用PyTorch进行自动微分时出现，可能是因为您尝试在未启用增量模式的情况下使用它，或者是因为您已经关闭了增量模式。您可以通过在代码中添加以下语句来启用增量模式：

with torch.enable_grad():
    # Your code here

如果您已经使用了增量模式并且想要关闭它，您可以通过调用以下语句来完成：

torch.set_grad_enabled(False)

此外，您可能需要检查您的代码是否正确设置了自动微分，例如在计算图之前调用`loss.backward()`来计算梯度。

还是报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误通常是由于CUDA设备上的某些断言失败而引起的。这可能是由于许多原因引起的，例如内存不足、算术溢出或其他未知错误。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 确保你的CUDA驱动程序和CUDA工具包是最新的版本。
2. 尝试减小batch_size，以减少显存的使用。
3. 尝试减小学习率，以减少训练过程中的波动。
4. 尝试使用其他优化器，例如SGD，而不是Adam。
5. 检查你的代码是否存在任何错误，例如除以零或NaN值。
6. 尝试使用其他主干网络或neck部分，以查看是否存在特定于网络结构的问题。