RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

本文分析了在使用PyTorch进行深度学习时遇到的'RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered'错误原因,指出错误通常发生在损失函数计算时,标签值超过类别范围。解决方案是确保标签值在0~类别数-1之间。同时提醒注意训练数据和验证数据的标签一致性。

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

原因

报错的原因是,在pytorch中做损失函数计算时,标签为(batch,height,width),如果类别为10类,那么其中的值应该 为 0~9,即:
0<= value<=C-1,其中C为通道数,或类别数

解决办法

我的类别为10类,其中的值为1~10,所以只需要减1即可,如下所示。

c_loss = nn.CrossEntropyLoss()
labels_v = labels_v-1 
loss0 = c_loss(d0, labels_v.long())

总结

主要是因为你训练数据的标签数据可能超出了配置文件设定的标签数。或者验证集的标签数超出了训练集的标签数。

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