PyTorchLightning返回CUDA错误：打印以某种方式修复了此问题。为什么？

我正在使用PyTorch Lightning编写一个简单的培训师，但当我尝试运行培训师时，出于某种原因，10次中有9次它返回“CUDA错误：设备端断言”。只需在它似乎能够正常工作之前打印一条换行即可。有什么想法吗

我的代码：

类元素（nn.ModuleList）：
"""
一个简单的网络容器。
参数是模块的列表。
输入是最后一个维度长度相同的三维张量
如清单所示。
输出是将模块应用于元素输入的结果。
可选的merge参数允许将输出减少到
单张量。
"""
定义初始化（self，merge=None，*args）：
在[None'，first'，concat'，sum'，mlp']中断言合并
self.merge=merge
super（Elementwise，self）。\uuuu init\uuuu（*args）
def前进档（自身，输入）：
输入\=[输入分割中专长的专长挤压（1）（1，尺寸=1）]
对于枚举中的i，j（输入）：
inp=火炬张量（j）.to（装置）.long（）
输入_i]=inp
#这行不通
输出=[f（x）表示枚举中的i，（f，x）（zip（self，inputs)））]
如果self.merge=='first'：
返回输出[0]
elif self.merge==“concat”或self.merge==“mlp”：
返回火炬。cat（输出，1）
elif self.merge=='sum'：
返回和（输出）
其他：
返回输出

但不知怎的，这是神奇的：

类元素（nn.ModuleList）：
"""
一个简单的网络容器。
参数是模块的列表。
输入是最后一个维度长度相同的三维张量
如清单所示。
输出是将模块应用于元素输入的结果。
可选的merge参数允许将输出减少到
单张量。
"""
定义初始化（self，merge=None，*args）：
在[None'，first'，concat'，sum'，mlp']中断言合并
self.merge=merge
super（Elementwise，self）。\uuuu init\uuuu（*args）
def前进档（自身，输入）：
输入\=[输入分割中专长的专长挤压（1）（1，尺寸=1）]
对于枚举中的i，j（输入）：
inp=火炬张量（j）.to（装置）.long（）
输入_i]=inp
打印（“”）
输出=[f（x）表示枚举中的i，（f，x）（zip（self，inputs)））]
如果self.merge=='first'：
返回输出[0]
elif self.merge==“concat”或self.merge==“mlp”：
返回火炬。cat（输出，1）
elif self.merge=='sum'：
返回和（输出）
其他：
返回输出

您知道如何通过简单地打印到输出来修复此错误吗

编辑：此错误仅在使用Pytork Lightning进行抽象训练时出现，使用普通Pytork可以使其正常工作