PyTorch使用F.cross_entropy报错Assertion `t >= 0 t < n_classes` failed问题记录

本文主要是介绍PyTorch使用F.cross_entropy报错Assertion `t >= 0 t < n_classes` failed问题记录,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!

前言

在这里插入图片描述

在PyTorch框架下使用F.cross_entropy()函数时,偶尔会报错ClassNLLCriterion ··· Assertion `t >= 0 && t < n_classes ` failed

错误信息类似下面打印信息:

/py/conda-bld/pytorch_1490981920203/work/torch/lib/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:52: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *, Dtype *, Dtype *, long *, Dtype *, int, int, int, int) [with Dtype = float, Acctype = float]: block: [0,0,0], thread: [0,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.
/py/conda-bld/pytorch_1490981920203/work/torch/lib/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:52: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *, Dtype *, Dtype *, long *, Dtype *, int, int, int, int) [with Dtype = float, Acctype = float]: block: [0,0,0], thread: [1,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.
/py/conda-bld/pytorch_1490981920203/work/torch/lib/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:52: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *, Dtype *, Dtype *, long *, Dtype *, int, int, int, int) [with Dtype = float, Acctype = float]: block: [0,0,0], thread: [2,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.
/py/conda-bld/pytorch_1490981920203/work/torch/lib/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:52: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *, Dtype *, Dtype *, long *, Dtype *, int, int, int, int) [with Dtype = float, Acctype = float]: block: [0,0,0], thread: [3,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.
THCudaCheck FAIL file=/py/conda-bld/pytorch_1490981920203/work/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu line=83 error=59 : device-side assert triggered
Traceback (most recent call last):File "tutorial.py", line 100, in <module>model = train_model(model, criterion, optim_scheduler_ft, num_epochs=25)File "tutorial.py", line 80, in train_modelloss = criterion(outputs, labels)File "python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 206, in __call__result = self.forward(*input, **kwargs)File "python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 313, in forwardself.weight, self.size_average)File "python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 509, in cross_entropyreturn nll_loss(log_softmax(input), target, weight, size_average)File "python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 477, in nll_lossreturn f(input, target)File "python3.7/site-packages/torch/nn/_functions/thnn/auto.py", line 41, in forwardoutput, *self.additional_args)
RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /py/conda-bld/pytorch_1490981920203/work/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:83

通常情况下,这是由于求交叉熵函数在计算时遇到了类别错误的问题,即不满足t >= 0 && t < n_classes条件。

t >= 0 && t < n_classes条件

在分类任务中,需要调用torch.nn.functional.cross_entropy()函数求交叉熵,从PyTorch官网可以看到该函数定义:
在这里插入图片描述

torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')

可以注意到有一个key-value是ignore_index=-100。这是在交叉熵计算时被跳过的部分。通常是在数据增强中的填充值。

而在代码运行中报错ClassNLLCriterion Assertion `t >= 0 && t < n_classes ` failed,大部分都是由于没有正确处理好label(ground truth)导致的。例如在数据增强中,填充数据使用了负数,或者使用了某大正数(如255),而在调用torch.nn.functional.cross_entropy()方法时却没有传入正确的ignore_index。这就会导致运行过程中的Assertion Error。

在这里插入图片描述

代码示例

数据增强部分

import torchvision.transforms.functional as tftf.pad(cropped_img, padding_tuple, padding_mode="reflect"),
tf.affine(mask, translate=(-x_offset, -y_offset), scale=1.0, angle=0.0, shear=0.0,fillcolor=250,)

求交叉熵部分

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nndef cross_entropy2d(input, target, weight=None, reduction='none'):n, c, h, w = input.size()nt, ht, wt = target.size()if h != ht or w != wt:input = F.interpolate(input, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True)input = input.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(-1, c)target = target.view(-1)loss = F.cross_entropy(input, target, weight=weight, reduction=reduction, ignore_index=255)return loss

分析

可以看到在数据增强时的填充值为250(fillcolor=250),但在求交叉熵时却传入了ignore_index=255。因此在代码运行时,F.cross_entropy部分便会报错ClassNLLCriterion ··· Assertion `t >= 0 && t < n_classes ` failed。只需要统一好label部分填充数据和计算交叉熵时需要忽略的class就可以避免出现这一问题。

其他

在PyTorch框架下,使用无用label值进行填充和处理时,要注意在使用scatter_函数时也需要注意对无用label进行提前处理,否则在使用data.scatter_()时同样也会报类似类别index错误。

labels = labels[:, :, :].view(size[0], 1, size[1], size[2])
oneHot_size = (size[0], classes, size[1], size[2])
labels_real = torch.cuda.FloatTensor(torch.Size(oneHot_size)).zero_()
# ignore_index=255
# labels[labels.data[::] == ignore_index] = 0
labels_real = labels_real.scatter_(1, labels.data.long().cuda(), 1.0)

在这里插入图片描述

参考资料

[1] torch.nn.functional — PyTorch 1.8.0 documentation
[2] Pytorch里的CrossEntropyLoss详解 - marsggbo - 博客园
[3] RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered when running transfer_learning_tutorial · Issue #1204 · pytorch/pytorch
[4] PyTorch 中,nn 与 nn.functional 有什么区别? - 知乎
[5] FaceParsing.PyTorch/augmentations.py at master · TracelessLe/FaceParsing.PyTorch

这篇关于PyTorch使用F.cross_entropy报错Assertion `t >= 0 t < n_classes` failed问题记录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!



http://www.chinasem.cn/article/922145

相关文章

Java 线程安全与 volatile与单例模式问题及解决方案

《Java线程安全与volatile与单例模式问题及解决方案》文章主要讲解线程安全问题的五个成因(调度随机、变量修改、非原子操作、内存可见性、指令重排序)及解决方案,强调使用volatile关键字... 目录什么是线程安全线程安全问题的产生与解决方案线程的调度是随机的多个线程对同一个变量进行修改线程的修改操

使用Python实现可恢复式多线程下载器

《使用Python实现可恢复式多线程下载器》在数字时代,大文件下载已成为日常操作,本文将手把手教你用Python打造专业级下载器,实现断点续传,多线程加速,速度限制等功能,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、智能续传:从崩溃边缘抢救进度二、多线程加速:榨干网络带宽三、速度控制:做网络的好邻居四、终端交互

Python中注释使用方法举例详解

《Python中注释使用方法举例详解》在Python编程语言中注释是必不可少的一部分,它有助于提高代码的可读性和维护性,:本文主要介绍Python中注释使用方法的相关资料,需要的朋友可以参考下... 目录一、前言二、什么是注释?示例:三、单行注释语法:以 China编程# 开头,后面的内容为注释内容示例:示例:四

Redis出现中文乱码的问题及解决

《Redis出现中文乱码的问题及解决》:本文主要介绍Redis出现中文乱码的问题及解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1. 问题的产生2China编程. 问题的解决redihttp://www.chinasem.cns数据进制问题的解决中文乱码问题解决总结

Go语言数据库编程GORM 的基本使用详解

《Go语言数据库编程GORM的基本使用详解》GORM是Go语言流行的ORM框架,封装database/sql,支持自动迁移、关联、事务等,提供CRUD、条件查询、钩子函数、日志等功能,简化数据库操作... 目录一、安装与初始化1. 安装 GORM 及数据库驱动2. 建立数据库连接二、定义模型结构体三、自动迁

ModelMapper基本使用和常见场景示例详解

《ModelMapper基本使用和常见场景示例详解》ModelMapper是Java对象映射库,支持自动映射、自定义规则、集合转换及高级配置(如匹配策略、转换器),可集成SpringBoot,减少样板... 目录1. 添加依赖2. 基本用法示例:简单对象映射3. 自定义映射规则4. 集合映射5. 高级配置匹

Spring 框架之Springfox使用详解

《Spring框架之Springfox使用详解》Springfox是Spring框架的API文档工具,集成Swagger规范,自动生成文档并支持多语言/版本,模块化设计便于扩展,但存在版本兼容性、性... 目录核心功能工作原理模块化设计使用示例注意事项优缺点优点缺点总结适用场景建议总结Springfox 是

在Spring Boot中集成RabbitMQ的实战记录

《在SpringBoot中集成RabbitMQ的实战记录》本文介绍SpringBoot集成RabbitMQ的步骤,涵盖配置连接、消息发送与接收,并对比两种定义Exchange与队列的方式:手动声明(... 目录前言准备工作1. 安装 RabbitMQ2. 消息发送者(Producer)配置1. 创建 Spr

嵌入式数据库SQLite 3配置使用讲解

《嵌入式数据库SQLite3配置使用讲解》本文强调嵌入式项目中SQLite3数据库的重要性,因其零配置、轻量级、跨平台及事务处理特性,可保障数据溯源与责任明确,详细讲解安装配置、基础语法及SQLit... 目录0、惨痛教训1、SQLite3环境配置(1)、下载安装SQLite库(2)、解压下载的文件(3)、

使用Python绘制3D堆叠条形图全解析

《使用Python绘制3D堆叠条形图全解析》在数据可视化的工具箱里,3D图表总能带来眼前一亮的效果,本文就来和大家聊聊如何使用Python实现绘制3D堆叠条形图,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录为什么选择 3D 堆叠条形图代码实现:从数据到 3D 世界的搭建核心代码逐行解析细节优化应用场景:3D 堆叠图