transform: failed to synchronize: cudaErrorAssert: device-side assert triggered

本文针对神经网络训练过程中出现的loss.backward()问题提供了详细的解决方案,包括分类问题和回归问题的具体检查步骤,帮助读者快速定位并解决训练过程中的损失函数相关问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

该问题的出现一般会出现损失函数上多半是loss.backward()这一句:
首先是分类问题:
  首先检查一下是不是多分类问题的损失函数用成二分类的损失函数,其次检查多分类的损失函数的类别数是不是对应的,然后如果是二分类损失函数binary_cross_entropy()要记得加上激活函数sigmoid,多分类它们自带的有softmax函数不用管了
然后是回归问题:
  对于回归问题,常用的损失函数为MSEloss,而标题中的问题一般不会出现在MSEloss本身,也就是说多半是模型的问题。因此这个时候应当用CPU去跑模型从而得到真正的报错信息,而如果用GPU去运行的话只会掩盖真实的错误信息。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

GPT-oss:20b

GPT-oss:20b

图文对话
Gpt-oss

GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型,面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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