词表大小越界错误 indexSelectLargeIndex

最新推荐文章于 2024-12-18 08:54:31 发布
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分类专栏： # pytorch 文章标签： 深度学习 人工智能
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报错信息

在pytorch的代码中，可能会出现如下错误，
it/s]/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Indexing.cu:702: indexSelectLargeIndex: block: [394,0,0], thread: [64,0,0] Assertion srcIndex < srcSelectDimSize failed.

问题

仔细阅读这个报错信息，就知道大概率是下标越界错误。比如我一个词表的大小是200，但是我在访问Embedding的时候，id大小超过了200，就会报这种错误。

常见于 index_selct()，
在这里插入图片描述
等语句下报错。

Cuda报错:`srcIndex ＜ srcSelectDimSize` failed
weixin_43268247的博客
09-17 1417
还是得根据结果找原因，不要盲目的乱修改，可以去推测哪部分可能引发问题，比如大小不匹配一定是输入导致大小不匹配，应该去找哪部分会导致大小不匹配。当然我初始版本的代码也有很多问题就是了，吃一堑长一智。。。
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11-13 8130
说来这个坑真让人无语，都是因为自己不细心，浪费了将近一个小时时间来排查，但我肯定不是最后一个，所以总结一下，希望能帮助到一些朋友。 huggingface's transformers是目前功能比较强大的包含各种预训练Transformer类模型的framework：https://github.com/huggingface/transformers 在这里，他们介绍了怎么用自己的corpus训练自己的预训练模型：https://colab.research.google.com/github/hug
【debug】 indexSelectLargeIndex: block: [x,0,0], thread: [x,0,0] Assertion `srcIndex ＜ 解决
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1.可以在BIOS的“Advanced” >> “Chipset Configuration” >> “North Bridge” >> “IIO Configuration” >> “Intel VT for Directed I/O (VT-d)”中关闭。由于不同设备在硬件配置、软件版本、使用场景等方面可能存在差异，因此，当您在使用其他设备时，所遇到的问题可能与此文档所述有所不同。请务必根据您所使用的设备的具体说明书和官方指导进行操作，以确保设备的正确安装和使用。对于Intel平台的超微主板，
如何定位报错: indexSelectLargeIndex:... Assertion `srcIndex ＜ srcSelectDimSize` fail
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08-02 1708
这个错误通常发生在 PyTorch 在 CUDA 上进行索引操作时。它的原因可能是你正在尝试访问超出张量维度范围的索引。这可能是由于索引值超过了张量的大小，或者由于张量维度的设置有问题。确保索引值没有超过张量的大小。请检查你在索引操作中使用的索引值，确保它们在合理的范围内，并且不超过对应维度的大小。确保张量的维度设置正确。检查张量的形状和维度设置是否正确。确保使用的索引操作与张量的维度一致。
pytorch embedding 报错
凤凰于飞
09-27 1307
经查，我的是因为 nn.Embedding 的问题。因为我申请词表的范围没有包括填充的字符。所以遇到填充字符就会报错。使用pytorch写代码时候，报这个错误。
../aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:92: operator(): block: [651,0,0], thread: [127,0,0] Asse
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11-25 3727
../aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:92: operator(): block: [651,0,0], thread: [51,0,0] Assertion `-sizes[i]
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原因是数据集里有3号，但是数据集的yaml文件中没配置。
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