https://blog.csdn.net/zcgyq/article/details/83085028
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Se encontró el siguiente error en pytorch:
libraries/torch/extra/cunn/lib/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:52: void
cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *, Dtype *, Dtype *, long *,
Dtype *, int, int, int, int) [with Dtype = float, Acctype = float]: block:
[0,0,0], thread: [2,0,0] Assertiont >= 0 && t < n_classesfailed.
El motivo de este problema es que al realizar tareas de clasificación, existen etiquetas en los datos de entrenamiento que superan el número de clasificaciones. Por ejemplo, configuro un total de 8 clases, pero si aparece 9 en la etiqueta en los datos de entrenamiento, se informará este error.
Entonces aquí viene el problema, aquí hay una trampa.
Si la etiqueta en los datos de entrenamiento contiene 0, también se informará el error anterior. Esto es muy raro. Generalmente, comenzamos a contar desde 0, pero en pytorch, todas las etiquetas de categoría por debajo de 0 informarán un error. Entonces, si las etiquetas de clase comienzan desde 0, agregue uno a todas las etiquetas de clase.