Pytorch问题：device-side assert triggered 未必是标签越界导致

详细报错信息如下：

关键错误为：
/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:106: operator(): block: [73,0,0], thread: [30,0,0] Assertion input_val >= zero && input_val <= one failed.

THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered
除此之外还有一个错误信息：
loss_base(b)=-inf

错误原因分析

• 错误定位：
  网上大多数解决方案均是检查标签是否越界，如报错信息所知确实说的就是这个问题，有一些童鞋确实是标签问题，但是也有不是的，比如我。另外我这里还有一个额外的错误信息就是报错时的loss值为负无穷，这是不正确的，且必然会导致程序出错误，我不知道标签越界的那些同学是否有这个错误，至少我的有。因此经过排查，我并不是由于标签越界导致的，而是由于loss计算中的数学错误导致的该错误信息。
• 具体原因：
  我的loss计算其中一个过程是这样的：torch.log(torch.sum(F_loss))而我在出现上述错误地方的loss值为-inf，也就是负无穷大，因此可知torch.sum(F_loss)的计算结果为0时，0的对数值为负无穷大，因此程序就出现了问题，就导致了上述报错。
• 不过尚不知道为何这个数学问题为何会报这个错误信息。

解决方法

为防止取对数的值为0，需要加一个接近0的值(如：1e-6)就可以了
例如：torch.log(torch.sum(F_loss) + 1e-6)

另：还会报类似错误的其他问题

如：当在两类别分割中，未在BCELoss前使用torch.sigmoid()输出时也会报类似错误。
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

总结

基本上该类问题除了标签值不正确外，可能大部分与loss计算有关，因此在写代码的过程还是要注意下细节，如还有其他不同的问题导致这个错误，欢迎大家评论补充。