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

Question

用pytorch进行图像分类任务时，从原来的6类改为10类，出现如下报错：
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 consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
该如何修改呢

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

回答:

这个问题通常是由于模型的输出和标签数量不匹配导致的。解决这个问题的方法是要确保模型的最后一层（通常是全连接层）的输出维度与标签的数量一致。

首先，我们需要查看模型的结构，特别是最后一层的输出维度。可以使用以下代码打印出模型的结构：

import torch

model = ...  # 构建你的模型
print(model)

接下来，确定模型的最后一层是什么类型的层。如果是全连接层（nn.Linear），则需要找到它的输入维度和输出维度。如果是其他类型的层，你可能需要查阅相应的文档来确定如何获取其输出维度。

假设你已经确定了最后一层的输出维度为output_dim，可以按照以下步骤对模型进行修改：

1. 在训练数据准备阶段，修改标签的数量为10（如果还没有进行这一步的话）。确保标签的数量和类别对应关系没有问题。

2. 在模型的定义部分，找到最后一层的定义代码。如果是全连接层，它的定义代码应该类似于nn.Linear(input_dim, output_dim)。

3. 将最后一层的输出维度修改为10：

import torch.nn as nn

class YourModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YourModel, self).__init__()
        ...
        self.fc = nn.Linear(input_dim, 10)  # 修改这里的输出维度

    def forward(self, x):
        ...
        return x

请注意，input_dim应该是最后一层的输入维度。

1. 如果模型的其他部分也需要修改（例如，修改损失函数），请相应地进行调整。

2. 重新训练模型并测试是否仍然出现报错信息。

希望这个解决方案对你有帮助。如果有任何问题，请随时向我提问。

【相关推荐】

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/1096093
• 这篇博客你也可以参考下：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously
• 除此之外, 这篇博客: pytorch-BUG记录中的 BUG1：RuntimeError: cuda runtime error (59)  部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^