在使用PyTorch训练深度学习模型时，如果遇到如下错误，就需要考虑是CUDA计算引擎出了问题。
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered这是因为在CUDA计算过程中发现了一个问题，CUDA会使用assert语句检查输入参数和计算结果是否符合预期，如果不符合就会抛出这个异常。可能的原因包括：
- GPU显存不足，导致复制、计算GPU内存溢出；
- 数据类型（如float、int等）不匹配，导致计算结果错误；
- 函数参数错误；
- 训练数据中存在缺失值或非法数值等问题。
为了解决这个 CUDA error: device-side assert triggered 的问题，可以采取如下措施：
加大GPU显存
可以通过增加GPU内存的大小，来缓解显存不足的问题。可以降低batch_size来减小每个batch的显存占用，或者更换容量更大的GPU。
检查数据是否有效
检查训练数据中是否存在数据错误，如是否有缺失值、是否存在非法数值等。
查看代码错误
除了上述原因之外，还可能是在程序实现中存在代码错误。可以通过使用tensor.detach()来处理梯度值的问题，或者使用对应的torch函数，如torch.nn.CrossEntropyLoss()来代替代码中的代码实现，或者打印相关的变量以找出错误。
降低精度
如果在高精度计算（比如float64）时，会增加显存开销，可以尝试使用更低精度的计算（如float16）来节省内存。但是在存在数值精度问题的情况下，需要注意不要影响模型学习效果。
更新PyTorch版本
可以尝试升级PyTorch到最新版本，以享受改进后的错误提示与更精细的计算。
调整硬件优化策略
在Docker等容器化环境中，如果默认的硬件优化策略不适用，可能也会导致出现这种错误。可以尝试关闭硬件优化策略或者手动添加CUDA配置项，来尝试解决这种问题。
此文章发布者为：Python技术站作者[metahuber]，转载请注明出处：https://pythonjishu.com/pytorch-error/
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