CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call 错误解决

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 os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'
1
2

这时候报错会定位到实际位置，大家对症下药解决即可。