pytorch index out of bounds

最新推荐文章于 2025-03-25 09:44:32 发布
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分类专栏： pytorch知识宝典
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在使用PyTorch时遇到'IndexKernel.cu:60'的索引越界错误，GPU无法准确定位异常，但在CPU上可以找到问题所在。错误源于某个地方的索引计算错误，修正索引即可解决问题。

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

 

IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [35,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"

 

C:/w/b/windows/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [32,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"` failed.
C:/w/b/windows/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [35,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"` failed.
C:/w/b/windows/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [37,0,0] Assertion `in
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【问题记录1: “IndexError: index 13 is out of bounds for axis 1 with size 13“】
weixin_41649129的博客
04-07 7098
问题记录1: “IndexError: index 13 is out of bounds for axis 1 with size 13“ 问题排查过程： 首先检查类别数目的设置，类别数目为14，类别数目设置为14，因此index应该可以达到13，排除此问题。 通过打印出具体类别的标签发现，一个batch的样本缺少9这个标签，所以总共类别数只有13个，所以无法索引到13。 原因：数据集类别不平衡，类别9的样本数比较少，一个batch中没有随机采样到类别9。 解决方法：增加batch size
LLMS-Stable diffusion 报错 index out of bounds
小驴程序源
10-19 756
Stable diffusion中PyTorch中使用CUDA不兼容，记住问题是你是用的Stable diffusion中的PyTorch，PyTorch的对象没找对，所以三观不合经常吵架，接下来根据星座匹配挑一个合适的对象。这个错一般是在同学使用Stable diffusion时，文生视频的操作中爆出来了。：下图最新版本需要python3.9及以上版本才支持。3-2:去官网查看CUDA的对应pytorch版本。分享文件：使用中解决问题PyTorch包。我已经装过了，日志可能跟你们不一样。
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered:index out of bounds“` failed.
qq_25745703的博客
08-16 2615
最近被一个bug困扰了一两天。 报错如下： line 109, in _Similarity dist_rho[dist_rho < 0] = 0 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...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronously re
最新发布
Hello_worId的博客
03-25 1810
如果还有问题，可以贴上你的代码和错误日志，我可以帮你进一步分析！，让错误出现在真正的代码行，而不是异步 API 调用后才触发。由于 CUDA 错误是异步的，可能不会立即报错，建议使用。，导致 GPU 计算出错。从 PyTorch 1.9+ 开始，你可以启用。然后运行代码，它可能会提供更具体的断言信息。你的 PyTorch 代码触发了。
/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherKernel.cu:115: operator(): block:
yimenren的博客
05-20 4724
GPU上运行神经网络模型，是使用多线程并行加速的，如果出错，真正的错误信息很容易被cuda的错误信息淹没，所以难以看到错误信息，一般引起问题的原因是数组等超限，定位到具体是anchor_ratios=[0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0]修改成默认anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0]就可以啦。 比如focalloss中gamma数组个数和数据类别数不一致也会报错： /pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherK..
cuda常见报错
qq_41900846的博客
01-03 7822
cuda常见报错
Assertion `srcIndex ＜ srcSelectDimSize` failed解决方法
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cmh0221的博客
03-08 1万+
Assertion `srcIndex < srcSelectDimSize` failed解决方法
Pytorch报错：RuntimeError: cuda runtime error (710) : device-side assert triggered
weixin_42138934的博客
07-31 9078
最近在研究分类网络MSD-Net，打算跑cifar10和cifar100数据集来复现一下论文的研究结果。 GitHub：MSD-Net的Pytorch版 总体代码写完后，跑cifar10数据集非常完美，分类准确率比ResNet和DenseNet都有提升。但是跑cifar100数据集的时候就报了题目的错 C:/w/1/s/windows/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: block: [0,0,0], thread: [31,0,0] Asse
pytorch下训练模型出现 target 8 is out of bounds
码到功成的博客
06-27 3948
在模型调试阶段，如果定位不出具体的错误，建议将模型放在CPU上进行调试，这样荣誉i做9分类，在CPU上调试时，报的错误是 从报错的信息可以看出，是计算损失函数时出错了，但是在GPU上进行调试时，根本不容易定位到具体错误，如下： 从这个报错来看，非专业人士几乎看不懂从报错来看，是标签超出了界限，作9分类，我的标签是从1开始的，所以会报错，将标签改为从0开始就解决问题了...
mmdetection 常见问题及错误记录
01-06
sizes[i] && index out of bounds` failed.问题 GPU上运行神经网络模型，是使用多线程并行加速的，如果出错，真正的错误信息很容易被cuda的错误信息淹没，所以难以看到错误信息，一般引起问题的原因是
详解pytorch index out of bounds
牛肉胡辣汤
11-22 901
"Index out of bounds" 错误指的是在访问数组、张量或其他数据结构时，使用了超出有效索引范围的索引值。这意味着我们试图访问数据结构中不存在的位置，导致程序无法执行相应的操作。下面是一个示例，展示了当使用PyTorch张量进行索引操作时可能会遇到的 "Index out of bounds" 错误。# 创建一个大小为5的一维张量# 尝试访问索引为5的元素（索引从0开始）在上述示例中，我们创建了一个包含5个元素的一维张量x。然后，我们尝试访问索引为5的元素，但实际上张量x。
RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLC
weixin_61745097的博客
05-08 807
错误：RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15。如果label是【batchszie，1】就会出现上述的错误。应该用squeeze()函数降低纬度。在使用交叉熵损失函数的时候，label应该只有batchsize这一个维度的。
【pytorch】CrossEntropyLoss Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed.
qq_43199876的博客
04-19 5075
应用交叉熵计算多分类损失Assertion t >= 0 && t < n_classes failed. 报错语句： loss_c = F.cross_entropy(c, cl.type(torch.cuda.LongTensor)) /opt/conda/conda-bld/pytorch_1565272279342/work/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:105: void cunn_ClassNLLCriterion_upd
【CV】yolov3 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
DJames23的博客
07-29 2536
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered /pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:60: lambda [](int)->auto::operator()(int)->auto: block: [0,0,0], thread: [2,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i]
THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=405 error=11 : invalid argument
柳鲲鹏
03-26 6250
原因是显卡用的RTX 2080Ti，CUDA就要装10以上，这个时候，请看发生了变化： https://pytorch.org/resources 页面最下，通过选择可以看到： pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl pip in...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
qq_34845880的博客
07-09 1144
这是由于标签越界造成的。Assertion `indexValue >= 0 && indexValue < tensor.sizes[dim]：标签出现了小于0或者大于总数的情况，越界了。调试后发现代码中确实有一部分的标签被人为的-1。当类别为0，再减1就越界了。...
PyTorch学习笔记(16)——编写你自己的PyTorch kernel(基于PyTorch1.2.0)
g11d111的博客
06-25 5397
在前一阵看过PyTorch官方核心开发者Edward Z, Yang的在纽约举办的PyTorch NYC Meetup的关于PyTorch内部机制的讲解。从通过strides指定逻辑布局，tensor wrapper到autograd机制以及对PyTorch内部最重要的几个基本代码模块的扼要说明，让人受益匪浅。其中，在PyTorch写kernel是一个非常让人兴奋的内容，作为一个contribu...
Pytorch训练神经网络出错IndexError: Target 10 is out of bounds.
热爱技术，热爱生活！
09-10 8016
报错信息如下： Traceback (most recent call last): File "F:\Anaconda3\envs\Desktop\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3417, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-e94b7ec388b6>", .
index -9223372036854775808 is out of bounds for dimension 2 with size 102400
03-24
<think>好的，我现在遇到了一个索引越界的问题，错误信息是“index out of bounds error dimension 2 size 102400”，需要解决这个问题。首先，我得理解这个错误的具体含义。在PyTorch或类似的框架中，当尝试访问一个张量（tensor）中不存在的索引时，就会出现这样的错误。错误信息中的“dimension 2”指的是第三个维度（因为维度是从0开始计数的），而“size 102400”可能是指该维度的大小。所以问题可能出在访问第三个维度时，索引超过了102400的范围。 接下来，我需要回忆一下用户提供的引用内容。引用[3]提到一个类似的错误：“RuntimeError: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 2”，发生在代码的第37行，使用scatter_方法时。这里的错误是因为在维度1（即第二维）上尝试访问索引4，但该维度的大小只有2，所以索引越界了。这可能与当前的问题类似，即索引值超过了对应维度的大小。 现在回到当前的问题，“dimension 2 size 102400”意味着在第三个维度上，用户可能试图访问一个超过102400的索引。例如，如果张量的形状是（A, B, 102400），而用户试图访问第三维的某个索引i，那么i必须小于102400，否则就会越界。 可能的解决方案步骤： 1. **检查引发错误的代码行**：找到报错的具体位置，查看涉及张量的操作，尤其是索引操作。比如，是否有使用gather、scatter、index_select等函数，或者直接通过下标访问。 2. **确认张量的形状**：打印相关张量的shape，确认各个维度的大小是否与预期一致。比如，如果预期第三维度是102400，那么索引必须小于这个值。 3. **检查索引生成逻辑**：查看生成索引的代码部分，是否存在计算错误导致索引超出范围。例如，循环中的计算错误、错误的变量引用等。 4. **调试与打印中间值**：在关键步骤打印索引值和张量形状，确认在运行时是否符合预期。比如，在访问张量前打印索引的最大值，确保不超过对应维度的大小。 5. **处理边界情况**：确保在循环或条件语句中，所有可能的路径都不会生成越界的索引。例如，数据预处理时可能遗漏了某些特殊情况。 例如，假设用户有以下代码： ```python tensor = torch.randn(10, 20, 102400) index = 102400 # 错误，因为索引从0开始，最大为102399 value = tensor[:, :, index] ``` 这里就会触发错误，因为索引102400超过了第三维度的大小102400（有效索引是0到102399）。 根据引用[3]中的例子，scatter_方法的使用可能导致类似问题。比如，用户可能在scatter_操作中传入了超过目标维度的索引值。例如： ```python t_label = torch.zeros(32, 2).scatter_(1, t_label.data, 1) ``` 这里，如果t_label.data中的索引值大于等于2，就会导致错误，因为目标张量的第二维大小是2，索引只能是0或1。 因此，当前用户的问题可能是类似的情况，比如在某个操作中，第三个维度的索引值超过了102399。解决方法包括检查生成索引的代码，确保其不超过该维度的大小减一，或者在数据预处理时修正索引值。 另外，引用[4]提到访问data[-1]导致错误，这也提醒用户需要检查是否有负索引或错误的索引计算，比如使用错误的变量作为索引。 总结可能的解决步骤： - 定位到具体的代码行，检查张量形状和索引值。 - 修正索引生成逻辑，确保不超过各维度的大小减一。 - 使用断言或异常处理来捕获潜在的错误索引。</think>索引越界错误通常由访问超出张量维度的索引引起。针对错误信息`index out of bounds error dimension 2 size 102400`，以下是逐步解决方案： 1. **定位错误代码行** 首先找到报错的具体代码行。例如： ```python value = tensor[:, :, index] # 假设此处报错 ``` 2. **检查张量形状** 打印相关张量的形状，确认维度是否匹配： ```python print(tensor.shape) # 输出应为(..., 102400)在第三维度 ``` 3. **验证索引范围** 确保索引值满足$0 \leq \text{index} < 102400$。若使用变量生成索引，需检查其计算逻辑： ```python assert 0 <= index < tensor.size(2), f"索引{index}超出第三维度范围" ``` 4. **修正索引生成逻辑** - 若索引由模型输出或数据加载产生，需限制其范围。例如使用`torch.clamp`： ```python index = torch.clamp(index, 0, tensor.size(2)-1) ``` - 检查是否存在类似`data[-1]`的负索引操作（如引用[4]的问题）[^4]。 5. **调试示例** 假设错误由`scatter_`函数引发（如引用[3]）[^3]： ```python # 错误示例：目标张量第三维度大小为102400，但索引包含≥102400的值 target = torch.zeros(N, M, 102400) indices = torch.randint(0, 102401, (N, M)) # 可能生成102400导致越界 target.scatter_(2, indices, 1) # 报错 ``` **修正方法**： ```python indices = torch.randint(0, 102400, (N, M)) # 上限设为102399 ```
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