CUDA运行时错误(59)：设备端断言已触发
CUDA运行时错误(59)：设备端断言已触发
提问于 2018-08-05 13:10:27
我可以访问特斯拉K20c，我正在CIFAR10数据集上运行ResNet50 ...然后我得到的错误是：
THCudaCheck FAIL file=/opt/conda/conda-bld/pytorch_1524584710464/work/aten/src/THC/generated/../generic/THCTensorMathPointwise.cu line=265 error=59 : device-side assert triggered
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 109, in <module>
train(loader_train, model, criterion, optimizer)
File "main.py", line 54, in train
optimizer.step()
File "/usr/local/anaconda35/lib/python3.6/site-packages/torch/optim/sgd.py", line 93, in step
d_p.add_(weight_decay, p.data)
RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524584710464/work/aten/src/THC/generated/../generic/THCTensorMathPointwise.cu:265如何解决此错误？
回答 6
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-08-06 14:28:35
通常，当遇到cuda runtine error时，建议使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1标志再次运行程序，以获得准确的堆栈跟踪。
在您的特定情况下，数据的目标对于指定数量的类来说太高(或太低)。
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-21 09:08:27
这个问题我已经遇到过好几次了。我发现这是一个索引问题。
例如，如果您的地面实况标签从1：target = [1,2,3,4,5]开始，那么您应该为每个标签减去1，将其更改为：[0,1,2,3,4]。
这每次都能解决我的问题。
Stack Overflow用户
发布于 2020-09-18 16:27:41
我在运行BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased').时遇到此错误当错误信息变为“IndexError: index out of range in self”时，我找到了解决方案。这让我找到了this帖子。解决方案是将句子截短到512个长度。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51691563
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