/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherKernel.cu:115: operator(): block:

已于 2022-05-20 09:09:32 修改
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文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
于 2022-05-20 09:08:42 首次发布
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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/ScatterGatherKernel.cu:115: operator(): block:

将维度修改成一致即可


参考：

pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:53: lambda [](int)-＞auto::operator()(int)-＞auto: bl_Wanderer001的博客-优快云博客

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由于服务器卡比较少（提交个任务需要等10个小时以上），本地的调试机器又非常卡（调试一次需要10min。）这个问题一天多才解决，还是后来换了其他不卡的调试机才能快速定位。然后我在本地小batch调试时添加了pdb, 定位到了出错的step, 以及出错的行—就是上面截图343行，解决方案：我这个问题中，在加载数据时，将离散化时的bins从。个，这样离散化之后的数据为。，即可继续使用上面的。
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