解决报错“RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered ”

本文主要是介绍解决报错“RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered ”，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这是一个比较通用的错误，通常发生在以下几种情况下：

1. 索引超出范围：在某些情况下，操作涉及的张量索引超出了允许的范围。例如，使用 index_select 或 gather 时，索引可能超出张量的范围。
2. 非法操作：例如对负数取对数、零除法，或对概率分布应用 log 函数时存在无效值（例如 0）。
3. 数据类型或维度不匹配：操作的输入张量可能在维度或数据类型上不匹配，这会触发设备端的断言。
4. 类别标签非法：如果使用了分类损失函数（例如 CrossEntropyLoss），类别标签可能超出了预定义类别的范围。

这里我的下面一段代码出现了报错：

return (torch.pow(((input_embed * output_embed).sum(1) + input_bias + output_bias).squeeze(1) - torch.log(co_num).to(device), 2) * weights).sum()

解决步骤：

1、将代码放在cpu上运行

这是因为gpu给出的报错信息很笼统，一般来说，cpu会给出更为详细的报错信息。

记录一下把数据和模型放到不同设备上的方法：

device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

这里就直接把cuda:1替换成cpu可以

进行到这一步，报错信息应该很明朗了，我这里是由于维度不匹配。

2、确保co_num没有0值

确保 co_num 没有任何 0 或负值，因为这会导致 log(co_num) 触发非法操作。

if torch.any(co_num <= 0):raise ValueError("co_num contains zero or negative values, which would cause log(co_num) to be undefined.")

3、检测各个张量的维度

直接print各个张量的维度，然后去查看，在矩阵乘法和加法中，哪些不匹配。

print("input_embed size:", input_embed.size())
print("output_embed size:", output_embed.size())
print("sum result size:", (input_embed * output_embed).sum(1).size())
print("input_bias size:", input_bias.size())
print("output_bias size:", output_bias.size())
print("log_co_num size:", torch.log(co_num).size())

基本上到这里就能解决这个报错，维度不匹配就要看函数传入的数据维度是从哪里来的，也许就是一个embedding_size导致维度不匹配。

这篇关于解决报错“RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered ”的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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