CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call 错误解决
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Pytorch项目报错：
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call
在运行基于pytorch的深度学习项目时，有时候会遇到上述错误，并且在报错时没有定位到正确的位置。
原因分析：
这里查阅了很多网上的相关资料，说是分类数目和模型里的实际分类数目不匹配，大家可以仔细查看一下这个。也有说是在计算logits之前先进性softmax归一化，大家也可以试试这个方法。
我仔细检查自己的项目分类数目，发现并不是上述原因，因此需要先定位到实际导致错误的代码位置。
解决方案：
我们的目的是定位到实际导致报错的代码位置，只需要在最开头添加：
import osos.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'这时候报错会定位到实际位置，大家对症下药解决即可。
来源地址：https://blog.csdn.net/qq_41018465/article/details/128655417
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