在跑yolov11m-seg代码的时候在第127代报错停止了，错误如下。RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure

问题描述：

在跑yolov11m-seg代码的时候在第127代报错停止了，错误如下。RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure

问题解答：

你的 yolov11m-seg 在第 128 轮训练时报错崩溃，核心错误是：

RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure

这是 CUDA 中最常见但 最“模糊”的错误之一，它提示 某个 CUDA kernel 执行失败，但并没有说明是哪一行代码、什么原因导致的。下面是可能原因与解决方法：

---

✅ 主要报错原因总结：

可能原因	解释
1. GPU 显存爆了	batch 内图像尺寸变化大或数据太大，导致 CUDA kernel launch 失败。通常是在 forward() 或 loss.backward() 阶段
2. GPU 过热或驱动不稳定	有时长时间运行时 GPU 突然宕掉，CUDA 报 unspecified launch failure
3. 数据中存在异常样本	比如极小目标、尺寸为 0、mask 异常、多边形崩溃等
4. 多线程/num_workers 较大	num_workers 太高也可能导致某一线程的数据异常、GPU访问冲突
5. 模型 bug	某一层参数尺寸不匹配，但 PyTorch 没报清楚。通常修改 depth/width、添加新层可能引起
6. NVIDIA 驱动或 CUDA toolkit 不兼容	比如 PyTorch 安装的是 CUDA 12，但系统驱动较老

---

🔧 解决方法：

✅ 1. 加一句命令进行调试（推荐）

运行脚本前加入：

CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python train-seg.py

这样报错会更早暴露出来，并指向具体的代码行（同步执行 CUDA 调用）。

---

✅ 2. 减小 batch size

哪怕之前能运行到第 127 轮，第 128 轮可能出现：

• 图片尺寸忽然变化大；

• mask 数量暴涨；

• 数据中某个样本特别占用内存。

可以尝试把 batch size 改小，例如从 16 → 8 或 4：

model.train(batch=4)

---

✅ 3. 开启 debug 模式（保存异常样本）

修改 ultralytics/engine/trainer.py 中 _do_train() 内，捕获 RuntimeError 并记录 imgs，例如：

try:
    # 训练逻辑
    ...
except RuntimeError as e:
    print("Batch 出错，保存样本。")
    torchvision.utils.save_image(imgs, 'error_batch.png')  # 保存当前 batch 图像
    raise e

---

✅ 4. 数据集检查

可能你的某一张图有：

• mask 全是空的；

• mask 顶点错误；

• 图像尺寸非常小或不标准；

• 标签维度不对。

建议你手动检查 epoch 128 使用的数据样本，或用脚本遍历数据验证 mask 多边形是否合理。

---

✅ 5. 降低 num_workers

在 train-seg.py 添加：

workers=0

或者命令行加：

--workers 0

---

✅ 6. 检查 torch + cuda 驱动版本是否匹配

查看当前版本：

nvcc --version
nvidia-smi

确保你的 torch, torchvision, cuda toolkit 与显卡驱动匹配，否则建议更新。

---

✅ 总结建议

操作	建议
调试优先	用 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 运行，定位出错代码行
batch size	改为更小，例如 2
workers	设为 0
检查数据	是否某张图像 mask 多边形越界、空 label
GPU状态	查看 nvidia-smi 是否有显存爆满

---