深度学习语义分割！CEloss ignore_index设置成255，训练就报cuda错误，请大家帮我分析下问题。

Question

我用Cityscapes默认的19类生成数据集，在Deeplabv3+上进行训练，真实标签里像素值从road为0开始，到18结束，其他不想训练的区域与类别像素值均为255，即标签里白色部分，加上背景一共是20类，num_classes设置为20，损失函数为CEloss，把ignore_index设置成255，训练就报cuda错误，改成ignore_index=num_classes就可以进行训练，但是预测结果中road被当成背景了，实际那些255的区域并没有区分成背景，能帮我分析下原因吗，cuda错误如下：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.
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.
miou如下图：

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

根据您的描述，问题可能出在ignore_index的设置上。在PyTorch的交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss中，ignore_index参数用于指定忽略某个类别的计算，但它并不用于指定背景类别。因此，将``` ignore_index

为了解决这个问题，您可以考虑以下方案：
1.  **修改标签数据：** 将标签中背景和不想训练的区域像素值设置为一个不参与分类的类别值，比如19，而非255。这样可以保证背景和其他不想训练的区域都被当作一个类别处理，不会引发CUDA错误。
2.  **自定义损失函数：** 如果您需要忽略多个类别，可以考虑自定义损失函数，将不想训练的类别在损失计算时排除掉。这样可以避免使用``` ignore_index ```引发的问题。
下面是一个简单的示例代码，用于自定义损失函数来排除不想训练的类别：
pythonCopy code

import torch
import torch.nn.functional as F
class CustomCrossEntropyLoss(torch.nn.Module):
def init(self, ignore_indices=[], weight=None):
super(CustomCrossEntropyLoss, self).init()
self.ignore_indices = ignore_indices
self.weight = weight
def forward(self, inputs, targets):
loss = F.cross_entropy(inputs, targets, weight=self.weight, ignore_index=255, reduction='mean')
for index in self.ignore_indices:
mask = targets != index
loss *= mask.float()
return loss.mean()

使用示例

ignore_indices = [255] # 需要忽略的类别值列表
criterion = CustomCrossEntropyLoss(ignore_indices=ignore_indices)

```
这样处理可以避免CUDA错误，并确保不想训练的区域被正确地处理。

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