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RuntimeError: CUDA error #8
Comments
我也遇见了相同的问题,请问您解决了吗 |
我解决了这个问题,换用CPU之后可以发现是越界,然后找到是vis2gray.py中将一些点设置为16导致越界了。改为0就可以。 |
因为是之前为了完成大作业匆忙做的,细节记不太清了。刚刚看了一下,mask肯定是灰度的,data读入的时候就已经是单通道的数据了(mask = Image.open(mask_path).convert('L')),我应该是先用vis2gray把彩色标签转化为0-15的标签数据了,然后把处理好的标签作为训练集。
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: ***@***.***>;
发送时间: 2022年10月10日(星期一) 上午10:07
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.***>; ***@***.***>;
主题: Re: [milleniums/High-Resolution-Remote-Sensing-Semantic-Segmentation-PyTorch] RuntimeError: CUDA error (Issue #8)
我解决了这个问题,换用CPU之后可以发现是越界,然后找到是vis2gray.py中将一些点设置为16导致越界了。改为0就可以。
您好,我想问一下,是您重新用vis2gray将彩色mask处理成了灰度的mask?还是直接修改了vis2gray的方法。我看代码中没有调用vis2gray的方法啊。
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You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>
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mask[mask >= num_class] = ignore_label dataset里面加这个就可以了 |
xd你缺啥了,我记得可以自己训练的啊,没缺文件吧,需要自己从头开始训练的。我的放到服务器上了,你看你缺啥文件我发你。 |
训练里面没有生成jpg呀,loss是用tensorboardX 保存的,这几行:
推理的时候就是把预测结果保存下来的:
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@drucelee723 你新开一个issue说清楚就好了吧 你描述的问题我都没怎么看懂 |
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me too. 这个代码bug不断,好多地方续不上,兄弟share一下吧。 |
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
CUDA 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.
代码中错误定位在trainer.training(epoch)和writer.add_scalar('train_loss', train_loss.avg, curr_iter)请问应该如何更改
The text was updated successfully, but these errors were encountered: