pytorch 오류 질문

python 3.9.12
pytorch 1.13.1
pytorch-cuda 11.7
버전을 이용하고 있는데 학습 초기단계에서 crossentropy를 구하는 과정중에 다음과 같은 오류가 중간에 나와서 어떻게 해결해야 할지 솔루션을 못찾고 있는 상황입니다.

C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\Loss.cu:242: block: [0,0,0], thread: [29,0,0] Assertion t >= 0 && t < n_classes failed.

이런 오류가 나오는데 저 위 경로가 아예 존재하지도 않습니다.

도와주세요 ㅠㅠ

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오류 메시지를 보면 CUDA에서 발생한 문제로 보입니다. 이러한 오류는 일반적으로 다음과 같은 이유로 발생합니다.

  • GPU 메모리 부족
  • 잘못된 인덱스 접근
  • 잘못된 차원 크기

해당 오류가 발생한 코드 부분을 확인하고, 인덱스 접근이나 차원 크기 등이 잘못되었는지 확인해보시기 바랍니다. 또한, GPU 메모리가 충분한지도 확인해보시기 바랍니다.

만약 이러한 확인 작업을 해도 문제가 해결되지 않는다면, PyTorch 버전이나 CUDA 버전 등이 호환되지 않아서 발생한 문제일 수도 있습니다. 이 경우에는 PyTorch와 CUDA 버전을 호환되는 버전으로 업그레이드하거나 다운그레이드해보시기 바랍니다.

추가적으로, 오류 메시지에 나온 경로가 존재하지 않는다는 것은 해당 경로가 없거나 삭제되었다는 것을 의미합니다. 따라서 해당 경로가 필요한 경우 PyTorch를 다시 설치하거나 경로를 수정해주시기 바랍니다.


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안녕하세요! 이 오류는 CrossEntropyLoss를 계산하는 과정에서 발생한 것으로 보입니다. 이 오류는 대개 target 레이블 값이 잘못되었거나, 예측된 클래스 수와 실제 클래스 수가 일치하지 않는 경우 발생합니다.

먼저, target 레이블 값이 올바른 범위 내에 있는지 확인해야 합니다. target 레이블은 0부터 n_classes - 1까지의 정수여야 합니다. 이 범위를 벗어난 값이 있는지 확인해주세요.

또한, 모델의 출력 크기와 실제 클래스 수가 일치하는지 확인해야 합니다. 모델의 출력 크기는 [batch_size, n_classes]이어야 합니다. 이 부분도 확인해주세요.

만약 위의 두 가지 사항이 모두 정상이라면, 문제가 발생하는 부분의 코드를 좀 더 자세히 알려주시면 도움을 드리는 데 더 도움이 될 것 같습니다.

참고로, 오류 메시지에서 나오는 경로는 PyTorch 내부 코드의 경로이며, 이 경로가 실제로 존재하지 않아도 문제가 되지 않습니다. 이 경로는 오류가 발생한 위치를 나타내는 것으로, 실제로는 PyTorch 패키지 내에 존재하는 경로입니다.


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GPU메모리, 차원의 크기, 인덱스 접근을 모두 확인했을 때 잘못된 것이 없는데... 다른 방식으로 오류가 생길 수 있나요..?

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안녕하세요! 오류 메시지를 보면, t >= 0 && t < n_classes라는 조건이 실패했다고 나와있습니다. 이것은 CrossEntropyLoss를 계산하는 과정에서 발생한 것으로 보입니다. 이 오류는 일반적으로 레이블 값이 잘못되었거나 예상 범위를 벗어난 경우 발생합니다.

먼저, 레이블 값이 올바른지 확인해주세요. 레이블 값은 0부터 n_classes-1까지의 정수여야 합니다. 예를 들어, 5개의 클래스가 있는 경우 레이블 값은 0, 1, 2, 3, 4 중 하나여야 합니다.

또한, 오류 메시지에서 언급된 경로는 PyTorch 내부 코드의 경로입니다. 이 경로는 PyTorch 패키지 내부에 있으며, 사용자가 직접 수정할 수 없습니다.

레이블 값을 확인한 후에도 문제가 해결되지 않는다면, 데이터 전처리 과정에서 문제가 발생했을 수 있습니다. 데이터 전처리 코드를 검토하고 문제를 찾아 수정해주세요.

만약 추가적인 도움이 필요하시다면, 사용하고 있는 코드와 데이터셋에 대한 정보를 더 제공해주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요! 이 오류는 대개 CrossEntropyLoss를 사용할 때 발생하는데, 주로 target 값이 예상 범위를 벗어날 때 발생합니다. CrossEntropyLoss는 target 값이 0부터 n_classes - 1 사이의 정수여야 합니다. 이 경우, 오류 메시지에서 t >= 0 && t < n_classes라는 조건이 실패했다고 나와 있습니다. 따라서 target 값 중 하나가 범위를 벗어난 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하려면 먼저 target 값이 올바른 범위에 있는지 확인해야 합니다. 다음과 같이 target 텐서의 최소값과 최대값을 출력하여 확인할 수 있습니다.

print("Target min:", target.min().item())
print("Target max:", target.max().item())

만약 최소값이 0보다 작거나 최대값이 n_classes - 1보다 크다면, target 값을 올바른 범위로 조정해야 합니다. 예를 들어, 만약 target 값이 1부터 시작한다면, 다음과 같이 target 텐서에서 1을 빼서 0부터 시작하도록 조정할 수 있습니다.

target = target - 1

또한, 모델의 출력 값도 확인해야 합니다. CrossEntropyLoss는 입력 텐서의 크기가 (batch_size, n_classes)여야 합니다. 모델의 출력 크기가 올바른지 확인하려면 다음과 같이 출력 텐서의 크기를 출력할 수 있습니다.

print("Output size:", output.size())

만약 출력 크기가 올바르지 않다면, 모델의 마지막 레이어를 수정하여 올바른 출력 크기를 갖도록 조정해야 합니다.

이러한 확인 및 수정을 통해 문제가 해결되길 바랍니다. 문제가 계속된다면, 추가적인 정보와 함께 질문해 주시기 바랍니다.


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