背景：训练DialogueGPT（一个基于GPT2的生成模型）DialoGPT/data_loader.pyat457835e7d8acd08acf7f6f0e980f36fd327ea37c·microsoft/DialoGPT·GitHub遇到的问题：报错：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencalling`cublasCreate(handle)`解决思路：我把输入用同样形状的随机张量进行了测试，发现用随机的整数张量可以，但是用我的输入就不行，于是想看看两者的区别到底是什么后来发现，DialogueGPT以及GP
RuntimeError:error:ObjVisillegal.(目标函数值矩阵ObjV的数据格式不合法，请检查目标函数的计算。)调用geatpy，编写probelms中的目标函数时出现的问题原因：目标函数（目标值）的数据格式存在问题。修改方法：目标函数（目标值）需要时numpy格式且是二维矩阵修改前：修改后：expand_dims是增加维度的
今天在跑yolov7的时候遇见，模型加载问题，因为我是使用CPU来加载pt模型的，但是出现了错误；RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine,pleaseusetorch.loadwithmap_location=torch.device('cpu')tomapyourstoragestotheCPU.模型是使用CUDA跑的，但是加载是使用CPU加载的，报错的意思就是需要是需要反序列化加载，
报错：Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF当reservedmemoryis>>allocatedmemory，进行如下设置，可解决此bug：代码如下：importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:128"
问题背景今天训练BERT时遇到了这个bug：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencalling`cublasCreate(handle)`于是在网上搜罗了一番，发现基本都是在说batchsize开的太大，但调小batchsize对我而言并不能解决问题。解决过程既然是比较罕见的CUDA报错，为什么不尝试先在CPU上跑跑看看呢？于是我将device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'直接改成了device='cpu'，再运行代码时遇到了如下的bug（只截取了最后几行）：Fi
问题描述：加载ChatGLM模型RuntimeError:Internal:src/sentencepiece_processor.cc(1101)[model_proto-＞ParseFromArr问题原因：模型仓库地址：THUDM/chatglm-6batmain 下载模型这是官方的gitclone命令由于仓库中有8个大模型文件我使用了是：gitlfsinstallGIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b下载完后，单独去下载8个大模型文件。都下载好了，运行pythonweb_demo.py开始报
问题：RuntimeError:Defaultprocessgrouphasnotbeeninitialized,pleasemakesuretocallinit_process_group.解决：github503问题，解决方案，windows环境使用detectron2#503cuda_num=os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']cuda_num_list=list(cuda_num.split(",")) iflen(cuda_num_list)==1:importtorch.distributedasdistdist.init_process_group
一句话：换成pytorch1.8。一、问题描述今天跑一个开源的模型跑到第9个epoch时报错，如下：RuntimeError:falseINTERNALASSERTFAILEDat"..\\aten\\src\\ATen\\MapAllocator.cpp":135,pleasereportabugtoPyTorch.Couldn'topensharedfilemapping:,errorcode:二、寻找解决方案遂搜索，同类问题比较少，有一个博客讲到是显卡性能问题。于是我尝试大幅降低batch_size和works，又跑了一遍，这次第3个epoch就报了同样的错误（我跑一个epoch要一小时
在应用torch进行测试时，有可能出现这种错误：RuntimeError:shape'[-1,784]'isinvalidforinputofsize68076这个错误通常是由于输入数据的大小与模型期望的输入大小不匹配导致的。具体地说，在这个错误信息中，[-1,784]表示输入张量的形状是一个二维张量，第一个维度大小是-1，第二个维度大小是784，其中-1表示这个维度的大小是不确定的，而第二个维度大小为784表示每个样本有784个特征。而"inputofsize68076"表示输入张量的总大小是68076，与期望的大小不匹配。为了解决这个错误，可以需要检查输入数据的形状和大小是否与模型期望的输
深度学习算法训练报错调试Transformer网络，安装完timm包之后，运行程序时报错CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice，如图所示：网上对于该错误说啥的都有，因为这是第一次遇到这个错误，之前训练CNN也正常，排除显卡算力低，不支持高版本CUDA问题。看来看去，这位博主说的有道理:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice报错解决方法开始检查自己的pytorch相关包的版本，如图所示：发现问题，我原本torch版本是1.9.1，但是由于安装ti
