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使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (1/6)
无水先生
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2023-09-20 02:24:24
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (1/6)_无水先生的博客-CSDN博客
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device-side assert triggered at /
pytorch
/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327
关于device-side assert triggered at /
pytorch
/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327 主要是因为交叉熵损失函数的labels出现了越界,labels的值只能为[0,n_class-1]。 之前更改了Maskrcnn的数据集后类的个数应该为50个,但是数据处理的时候直接设置到了50所以一直报错!将label的tensor - 1就完美解决了! 如下代码中注意predicate_labels中的取值即可! self.criterion = nn
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/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu 其原因在于Loss函数出入维度不对 loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss =loss_func(output, labels) 在我的函数中,loss函数的第一个输入为(batch_size, n, C),其中n是点
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