CUDA--内存访问越界或无效的索引操作解决办法

报错信息

File "D:\anaconda3\envs\HCAVE2\lib\site-packages\torch\nn\utils\rnn.py", line 258, in pack_padded_sequence sorted_indices = sorted_indices.to(input.device) 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. Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

解决方法

这个错误消息表明在运行CUDA代码时触发了设备端的断言错误。这通常是由于内存访问越界或无效的索引操作引起的。在上面的情况中,错误可能出现在使用pack_padded_sequence时,由于输入的长度或索引超出了预期范围,导致了CUDA断言失败。

要解决这个问题,可以尝试以下步骤:

1. 检查输入数据的长度和有效性:

  • 确保输入序列的长度没有超出预期范围。
  • 确保所有的输入张量(如c_ids, q_ids等)的索引值都在合法范围内。例如,输入的单词ID应在词汇表的范围内。

2. 启用CUDA的同步错误报告(CUDA_LAUNCH_BLOCKING):

  • 可以在运行脚本时设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,这样CUDA会同步执行命令,有助于定位确切的错误位置。

CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python translate.py --data_file ...

这会让错误信息更准确地指向问题的源头。

3. 启用设备端断言:

  • 按照错误提示,编译时可以启用设备端断言(TORCH_USE_CUDA_DSA=1),这样可以在设备端捕获更多细节的错误信息。需要注意的是,这可能需要重新编译PyTorch。

4. 排查模型中的索引操作:

  • 仔细检查所有涉及索引操作的地方,如embedding层的调用,特别是在c_ids, q_ids等输入张量上是否有超出范围的索引。

5. 检查模型的输入顺序:

  • 确保在使用pack_padded_sequence时,输入序列已经按长度排序,且输入的input_lengthsinputs匹配。

6. 调试小批量输入:

  • 如果错误难以定位,可以尝试用一个很小的输入批次进行调试,逐步缩小问题的范围。

通过这些步骤,应该能够更好地理解问题的根源并进行修复。如果仍然遇到困难,建议在调试过程中逐步简化代码,查看最小化输入下是否能复现问题,并通过逐步添加复杂性来找到导致问题的具体原因。

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