odd_errors(持续更新,欢迎补充,工程中遇到的错误)

本文探讨了在使用PyTorch进行深度学习时常见的运行时错误,包括CUDA内存溢出、非法内存访问及状态字典加载失败等问题,并提供了相应的解决策略。

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

  1. TypeError: ‘module’ object is not subscriptable
  2. RuntimeError: merge_sort: failed to synchronize: an illegal memory access was encountered
  3. RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 322.00 MiB (GPU 0; 10.91 GiB total capacity; 8.62 GiB already allocated; 278.00 MiB free; 766.86 MiB cached)IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number .data[0]->.item()
  4. TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
  5. predict.data.numpy()->predict.data.cpu().numpy()
  6. RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for CrowdCounter: Missing key(s) in state_dict: "CCN.de_pred.0.conv.bias
    net.load_state_dict(torch.load(model_path),strict=False) add strict=False
  7. THCudaCheck FAIL file=/opt/conda/conda-bld/pytorch_1525796793591/work/torch/lib/THC/generic/THCStorage.c line=82 error=2 : out of memory ->cuda memory used off
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