解决RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors...CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

完整报错

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
 其实出现这种情况的原因，(由于我本人遇见bug比较多)我踩得坑分为两种 ,不知道还会不会有更多原因也是报如上错误！！！！

第一种情况(常见，通常不能完整训练1轮数据)

 如果您已经查到过本方法，并且未解决的话，可以直接看第二种情况~~~
 相信大家也查阅了很多如上述错误的帖子了，大部分都是说大家的标签设置不对！简单来说:拿VOC格式数据举例子: 假设您需要要做一个2分类，数据信息呢又都在VOC种类数据集中的 “Annotations” 文件夹之中的 “.xml” 文件中，但是数据不干净，不小心掺杂了其他数据集的 “.xml” 文件，图片也放进对应文件夹的话，就会导致数据标签多了1或者多类别， 所以再train数据集的时候，开始还能正常运行，当dataload加载到那个多余的 “.xml” 文件信息时就会在您提供的label.txt文件里面找不到这个分类，出现如上错误。在此给出一个检查所有Annotations 文件夹之中一共有多少个label的代码:

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

from tqdm import tqdm


def getClsTxt(xmlDir, cls_txt):
    """
    xmlDir  ：xml地址
    cls_txt : 输出cls文件地址
    """

    for name in tqdm(os.listdir(xmlDir)):
        xmlFile = os.path.join(xmlDir, name)
        with open(xmlFile, "r+", encoding='utf-8') as fp:
            tree = ET.parse(fp)
            root = tree.getroot()
            for obj in root.iter('object'):
                cls = obj.find('name').text
                # print(type(cls))
                set_cls.add(cls)

    with open(cls_txt, "w+") as ft:
        for i in set_cls:
            ft.write(i + "\n")


if __name__ == '__main__':
    set_cls = set()
    # xmlDir  ：xml地址
    xmlDir = "dataset/VOC/Annotations"
    # cls_txt : 输出cls文件地址
    cls_txt = "dataset/VOC/labels.txt"

    getClsTxt(xmlDir, cls_txt)

 运行如下代码可以自动帮您生成所有 “.xml” 文件中出现过的label，并写入labels.txt中！然后您可以对比一下和自己原来训练所用的标签能否对应上。
 第一种情况的错误，如果您的数据加载代码没问题包含了所有的数据，一般会在第一轮训练不完就报此错误~~~

第二种情况(不常见，报错轮次随机)

 下图可见，作者训练了41轮次快结束时候报错，前面40多轮都是正常训练的，有时候不到三轮就报这个错误了，采用第一种情况的解决方法，对照了我自己的label种类发现都是没有问题的！出现这种问题的原因在于作者在魔改网络模型结构不精所致，可以细心的发现下图最底下报错日志多了一行。如下
/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115: operator(): block: [19,0,0], thread: [0,0,0] Assertion input_val >= zero && input_val <= one failed.
 该报错一下就能看出是loss函数的问题，原因是没有在魔改的层加上归一化层，可以在该层加上BatchNorm2d，或者在head层最后加上sigmoid或sofmax激活函数即可解决。

也可以查看标签的范围：

assert targets.max() > 1 or targets.min() < 0, "label error max{} min{}".format(targets.max(), targets.min())