in compute_loss cls_logits_per_img[valid_idxs_per_img], RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging conside

这个错误通常是由于在 GPU 上运行的 PyTorch 程序中出现了断言错误。这可能是由于许多问题引起的，比如内存不足、数据类型不匹配、维度错误等。

要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 检查 GPU 内存使用情况，确保你的程序所需的内存不会超出 GPU 的限制。你可以使用 `nvidia-smi` 命令来监视 GPU 内存使用情况。

2. 确认所有输入数据的数据类型和维度都与模型期望的一致。你可以使用 `.dtype` 和 `.shape` 属性检查张量的数据类型和维度。

3. 确保你的代码没有逻辑错误或其他错误，这些错误可能会导致模型接受到错误的输入。

4. 尝试减小 batch size 或减小模型的复杂度，以降低 GPU 的负载。

如果以上步骤都无法解决问题，你可以尝试在 PyTorch 中启用 CUDA 异常，并检查更详细的错误信息。你可以使用以下代码启用 CUDA 异常：

torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

然后，当程序抛出异常时，你将会看到更详细的错误信息，包括堆栈跟踪和其他有用的信息，以帮助你诊断问题。