pytorch 常见bug

1. RuntimeError: reduce failed to synchronize: cudaErrorAssert: device-side assert triggered

当使用NLLLoss或CrossEntropyLoss时，并且当您的数据集具有负标签(或标签数量大于类数)时，通常会发生这种错误。这也是您使断言t >= 0 && t < n_classes失败的确切错误。

对于MSELoss不会发生这种情况，但是OP提到某个地方有一个CrossEntropyLoss，因此会发生错误(程序在另一行异步崩溃)。解决方案是清理数据集并确保满足t >= 0 && t < n_classes(其中t表示标签)。

另外，如果您使用NLLLoss或BCELoss(然后分别需要softmax或sigmoid激活)，请确保网络输出在0到1的范围内。请注意，对于CrossEntropyLoss或BCEWithLogitsLoss，这不是必需的，因为它们在loss函数内部实现了激活函数。