Python torch Adamoptimizer在优化器中产生cuda错误。步骤（）

使用3 Torch线性层添加自定义损耗函数后

我收到一个cuda错误

class KLDLoss(nn.Module):
  def __init__(self, reduction='sum'):
      super(KLDLoss, self).__init__()
      self.reduction = reduction

  def forward(self, mean, logvar):
    # KLD loss
      kld_loss = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mean.pow(2) - logvar.exp(), 1)
    # Size average
      if self.reduction == 'mean':
        kld_loss = torch.mean(kld_loss)
      elif self.reduction == 'sum':
        kld_loss = torch.sum(kld_loss)
      return kld_loss

class Latent_Classifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Latent_Classifier, self).__init__()
        layers = []
        layers += [nn.Linear(128, 750)]
        layers += [nn.Linear(750, 750)]
        layers += [nn.Linear(750, 1)]

        self.seq = nn.Sequential(*layers)
  def forward(self, latent_z):
    x = self.seq(latent_z)

    return -torch.mean(torch.log(x)) - torch.mean(torch.log(1 - x))

KLDLoss没有错误，但在

optimizer.step（）中的某个训练阶段后，潜在分类器有错误

我的潜在分类器代码中是否存在错误

优化器是AdamOptimizer，参数是0.0002 lr，（0.5，0.999）betas，根据我的经验，这些类型的CUDA错误可能由两种原因引起：


尝试访问嵌入层中的越界索引
尝试执行无效操作，如日志为零或负值

所以我的猜测是：您试图在[0,1]间隔之外的某个对象上使用KLDiv[（不包括0和1）。在输出层中添加一个sigmoid激活，问题应该得到解决

您可以在CPU上运行代码，您将收到一条更有意义的错误消息

105                     denom = (max_exp_avg_sq.sqrt() / math.sqrt(bias_correction2)).add_(group['eps'])
   
106                 else:

--> 107                     denom = (exp_avg_sq.sqrt() / math.sqrt(bias_correction2)).add_(group['eps'])

108 

109                 step_size = group['lr'] / bias_correction1

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered