运行pytorch 中遇到的问题

最新推荐文章于 2025-04-24 16:19:36 发布
最新推荐文章于 2025-04-24 16:19:36 发布
阅读量1.5k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： deep learning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haima1998/article/details/89971172
运行train时在docker中出现crash问题，原因是shm设置太小，导致共享内存不足。解决方案可参考https://github.com/pytorch/pytorch#docker-image ，启动docker时加上--ipc=host or --shm-size参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1. 运行train的过程中遇到的crash问题：原因是在docker中运行，shm 设置太小导致share memory 不够。

解决方案：https://github.com/pytorch/pytorch#docker-image

启动docker 的时候加上--ipc=host or --shm-size 参数

pytorch bus error (core dumped)

Jupyter Notebook 中运行Pytorch遇到的问题
LH_1999的博客
04-15 1034
找不到molde 解决： 打开AnacondaPrompt，激活安装pytorch的那个环境变量，在此环境变量中安装jupyter notebook，命令如下： conda install ipython conda install jupyter 在Anaconda Program中运行Pytorch所属的环境，然后 pip uninstall ipykernel pip install ipykernel python -m ipykernel install --name pytor.
使用docker运行pytorch遇到的问题
qq_15856903的博客
05-06 2528
Unexpected end of /proc/mounts line `overlay / overlay rw,relatime,lowerdir=/var/lib/docker/overlay2/l/WSCZHC3LN2PAKQQNB7KG2QEMPX:/var/lib/docker/overlay2/l/KGNOWOVQR3VUAORTB4UIVQNPRG:/var/lib/docker...
pytorch Bus error (core dumped)
WGS.
11-16 2213
pytorch Bus error (core dumped)
Linux服务器Pytorch遇到Segmentation fault (core dumped)
xiaoxiaobai_hse的博客
04-21 3539
Linux服务器Pytorch遇到Segmentation fault (core dumped) Linux服务器运行python脚本，莫名其妙 Segmentation fault (core dumped) 错误排查：利用python3的faulthandler，可定位到出错的代码行 1、在代码中导入faulthandler import faulthandler faulthandler.enable() 2、通过命令行来运行python脚本，运行时添加-X faulthan
Using backend: pytorch 段错误 (核心已转储)
最新发布
weixin_58668984的博客
04-24 200
将默认后端设置为 “pytorch”。后来将这个问题搁置了几天后，重新配置环境，我的库的各个版本如下，发现torch报的错基本一样，但是可以修改。报错如下：DGL 后端未选中或无效。根据报错的内容进行修改，在个人用户目录下的~/.dgl/config.json文件中进行修改，将后端默认设置为pytorch.问题分析：pytorch支持的后端有问题，后将pytorch后端设置导入环境变量（忘记当时的命令），但是换是报这个错。尝试二：再次降低cuda10.2，依旧报错，此时认为不是cuda版本的问题。
关于在linux平台或cygwin平台运行opencv出现Illege instruction(core dump)问题的缘由
feixuedudiao的专栏
09-08 2410
在linux或cygwin平台运行opencv程序时，会出现Illege instruction (core dump)问题，原因的解释来自： http://www.mesimian.com/installing-opencv/ If you happen to get “Illegal instruction” while running applications using O
Bus error （core dumped）解决办法
weixin_63169119的博客
11-11 3582
方法一：查看了很多博客都提到可能是内存满了的原因。df -h 查看磁盘使用情况，发现磁盘使用率达到了100%。du -h展示了各文件夹所占的内存情况，删除了一些占用内存大且无用的文件后，再次运行程序仍然报错。方法二：把运行指令python run.py改成了sudo /opt/conda/envs/pwcnet/bin/python run.py 成功了。虽然不知道为什么，先记录下来吧。
Bus error （core dumped）的一种解决方式
热门推荐
hsclyy的博客
12-24 4万+
这几天遇到的一个坑，环境是ubuntu16.04 。用来训练神经网络。运行后出现 Bus error （core dumped） 方法一：df -lh 查看磁盘使用情况，是否是磁盘使用满了。如果磁盘满了，删除一些相应磁盘上的文件就可以了。 测试结果：失败 方法二：python在import tensorflow时出现Bus error 错误，这种问题一般是由于cudnn造成，重新解压cudnn，完...
谷歌Colab 免费运行pytorch
The research on computer technolog
03-08 3316
Colaboratory 简称“Colab”，是Google Research 团队开发的一款产品。在Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式Jupyter 笔记本服务。Colaboratory 简称“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。
记录Pytorch中遇到的问题
qq_36228172的博客
03-01 1万+
在feature层到classifier层中，若出现如下错误： 则需要改变FC层的入口参数，如此图中可以改为： x = x.view(out.size(0), -1) self.linear = nn.Linear(320, 10) # 320为入口参数 ...
win10下 利用pip 安装pytorch及遇到的一些问题
01-06
我遇到的问题和解决方法 在cmd中安装成功后，在pycharm中运行显示 ModuleNotFoundError: No module named 'torch' 因为我电脑里安装过不止一个python版本，就想是不是安装的路径和现在用的不是一个。 在cmd中输入 ...
Bus error (core dumped) 排除方法
darren2015zdc的博客
01-23 1649
bus error, valgrind
Docker bus error问题
ppzzgg666的博客
03-04 341
Docker疑难杂症汇总 | Escape --shm-size=10G
24 个常见的 Docker 疑难杂症处理技巧！！！记得点赞收藏
LoveSummer
10-25 2669
的朋友可能都遇到过，在编写启服务启动配置文件的时候，添加环境变量时到底是使用单引号、双引号还是不使用引号的问题？中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。反正我是遇到过很多问题，都是因为添加引号导致的服务启动异常的，后来得出的结论就是一律不使引号。操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个。的状态，通过如下日志发现，原来是复制配置文件启动的时候，提示磁盘空间不足。
24 个常见的 Docker 疑难杂症处理技巧
easylife206的专栏
04-06 1706
公众号关注「奇妙的 Linux 世界」设为「星标」，每天带你玩转 Linux ！这里主要是为了记录在使用 Docker 的时候遇到的问题及其处理解决方法。1Docker 迁移存储目录默认情况系统会将 Docker 容器存放在 /var/lib/docker 目录下[问题起因] 今天通过监控系统，发现公司其中一台服务器的磁盘快慢，随即上去看了下，发现 /var/lib/d...
Bus error (core dumped)
草原苍狼
06-04 7186
Bus error (core dumped) 原因待分析
安装pytorch后报错非法指令Illegal instruction (core dumped)
Adrianna的专栏
08-03 1万+
环境： unbuntu 14.04 anaconda3 cuda:7.5 CPU:AMD 安装方法： 根据官网： conda install pytorch torchvision -c soumith 报错import torch x=torch.Tensor(5,3) print(x)Illegal instruction (core dumped)一般来说，SIGILL 错误在b
运行pytorch代码
03-13
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何运行PyTorch代码的问题。根据用户提供的引用内容，我需要整理出一个清晰的步骤指南。首先，用户提到想运行示例代码，引用[1]中提到了克隆PyTorch的示例项目仓库，这是一个重要的步骤。我应该先指导用户克隆仓库，这样他们就能获得官方的示例代码。 接下来，引用[3]和引用[4]涉及到PyTorch的基础知识以及保存和加载模型的方法。用户可能需要安装PyTorch环境，所以需要给出安装命令，包括CPU和GPU版本的选择，这里要确保命令正确无误，避免用户安装错误版本。 然后，运行示例代码可能需要进入具体的项目目录，比如MNIST，用户可能需要安装依赖库，所以需要提醒他们使用pip安装requirements.txt。这部分需要注意路径是否正确，避免用户找不到文件。 另外，用户可能对如何编写自己的PyTorch代码感兴趣，所以需要提供一个简单的神经网络示例，包括数据准备、模型定义、训练和保存加载模型的步骤。这里要确保代码语法正确，并且解释清楚每个部分的作用，比如使用torch.nn模块构建模型，定义损失函数和优化器，训练循环等。 同时，引用[4]中提到的模型保存和加载方法需要包含在教程中，这样用户知道如何保存训练好的模型，方便以后使用。要注意代码中的模型名称和路径是否正确，避免用户运行时出错。 用户可能遇到的问题包括环境配置错误、依赖库缺失、路径错误等，所以在注意事项中需要提醒他们检查PyTorch版本、安装依赖、使用GPU以及命令行路径。这些提示可以帮助用户自行排查常见问题，减少困惑。 最后，生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步的需求，比如环境配置、模型保存、选择示例项目、使用GPU加速等，这样他们可以根据自己的需求继续探索。需要确保问题具有针对性，并且与之前的教程内容相关，帮助用户深入理解PyTorch的使用。</think>以下是运行PyTorch代码的详细步骤指南： ### 一、环境准备 1. 安装PyTorch环境 使用pip或conda安装PyTorch（根据硬件选择版本）： ```bash # CPU版本 pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # GPU版本（需要CUDA支持） pip install torch torchvision ``` 建议通过[PyTorch官网](https://pytorch.org/)生成精确安装命令[^3] ### 二、运行官方示例 1. 克隆示例代码仓库 ```bash git clone https://github.com/pytorch/examples.git # [^1] ``` 2. 运行MNIST分类示例 ```bash cd examples/mnist pip install -r requirements.txt # 安装依赖库 python main.py ``` ### 三、编写自定义代码 ```python import torch import torch.nn as nn # 1. 数据准备 x_train = torch.randn(100, 1) # 生成100个随机样本 y_train = x_train * 2 + 3 # 构建线性关系 # 2. 定义神经网络 class LinearModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) model = LinearModel() # 3. 训练配置 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 4. 训练循环 for epoch in range(1000): outputs = model(x_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 5. 保存/加载模型 torch.save(model.state_dict(), "linear_model.pth") # [^4] ``` ### 四、注意事项 1. GPU加速：使用`device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`自动选择计算设备 2. 数据加载：推荐使用`DataLoader`处理批量数据 3. 可视化：可配合TensorBoard进行训练监控
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值