torch tensor调用detach时出现RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered解决

代码大致如下:

a = torch.tensor(b) #b是bool类型
c = a.float()
d = torch.tensor([0], dtype=torch.float32, device="cuda"
### 解决 mmdet 运行出现的 CUDA 非法内存访问错误 当遇到 `mmdet` 运行报错 `CUDA illegal memory access` ,这通常意味着程序尝试访问不属于其分配范围内的 GPU 内存区域。此类问题可能由多种因素引起。 #### 可能原因分析 1. **GPU内核中的越界访问** 如果模型训练过程中存在数组索引超出边界的情况,则可能导致非法内存访问。这种情况下,应仔细检查输入数据尺寸以及网络层参数设置是否合理[^1]。 2. **异步操作未同步完成** 如描述中提到,在多线程环境下执行涉及全局或共享资源的操作而缺乏适当同步机制也会引发此异常。特别是对于现代GPU架构而言,由于延迟较高(超过600甚至上千周期),任何未经妥善处理的数据依赖都容易造成竞争条件从而触发该类报错[^3]。 #### 推荐解决方案 针对上述情况可以采取如下措施: - **调试模式启用** 使用 PyTorch 提供的 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()` 函数来限制单个进程可使用的显存量;或者开启环境变量 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1` 来强制使所有 CUDA 调用变为阻塞式的,以便更容易定位具体哪一部分代码引发了问题。 - **验证输入合法性** 对传入模型前后的张量形状做严格校验,确保它们符合预期规格。可以通过打印日志的方式监控每一步变换前后 tensor 的 size 和 dtype 属性变化趋势。 - **更新驱动与库版本兼容性调整** 确认当前所用 NVIDIA 显卡驱动及 cuDNN 版本同 PyTorch 安装包相匹配,并考虑升级至最新稳定版以获得更好的性能优化和支持。 ```bash # 更新 Anaconda 下安装的相关依赖项 conda update pytorch torchvision cudatoolkit -c pytorch ``` 另外值得注意的是,如果是在分布式环境中部署项目的话,还需额外关注节点间通信协议配置正确与否,防止因网络传输失败而导致的目标地址不可达等问题发生。
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