遇到"runtimeerror: 'nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index' not implemented" 这个错误时,通常是由于CUDA操作与你的深度学习框架(如PyTorch)或GPU硬件之间的兼容性问题。以下是一些具体的解决步骤,你可以按照这些步骤来尝试解决问题: 1. 识别错误类型与来源 这个错误是一个运行时错误,通常表明在执行CUDA相...
然而,在CUDA Kernel中,有一个名为“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index not implemented for float”的错误提示。这个问题涉及到CUDA Kernel中nll_loss_forward_reduce函数的实现。nll_loss_forward_reduce函数是用于计算NLL损失函数中的 forward 和 backward passes的函数。在CUDA Kernel中,这个函数的实现...
RuntimeError:"nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index"notimplementedfor'Int'Process finished with exit code1 关键错误在criterion(outputs, labels.cuda()),在本工程中criterion运行时给的值CrossEntropyLoss类实例,即:criterion = nn.CrossEntropyLoss(), 因此该错误是在loss计算的时候发生的,原因就是类...
RuntimeError:"nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index"notimplementedfor'Float' 一般来说这个问题是计算Loss时的报错。 解决方法: 将如下代码 loss_func(torch.squeeze(output),target) 改为 loss_func(torch.squeeze(output),target.long()) __EOF__ 本文作者:欣杰科技 本文链接:https://www.cnblogs...
NLL Loss Forward Reduce CUDA Kernel 2D Index 未实现对于浮点数 随着CUDA 和深度学习的普及,许多开发者开始尝试将自然语言处理(NLP)任务迁移到 CUDA 平台上以实现高效的计算。然而,对于 CUDA 平台来说,仍然存在一些与浮点数相关的库函数没有实现,比如 nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index。
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RuntimeError:"nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index"notimplementedfor'Float' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 发生在loss计算的时候, 将 loss_func(torch.squeeze(output),target) 1. 改为: loss_func(torch.squeeze(output),target.long()) ...
RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' 追溯: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 91, in <module> loss = criterion(outputs, labels) File "C:\Users\PC\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line ...
在用 PyTorch官方提供的的工具转化 pth 文件 到 pt 文件时，经常会遇到很多错误，包括但不限于算子不...
RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' 回溯: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 91, in <module> loss = criterion(outputs, labels) File "C:\Users\PC\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line ...