深度学习训练时程序突然退出,错误代码为 -1073741571,怎么解决?
时间:2024-11-21 12:49:01 463浏览 收藏
积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在文章开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《深度学习训练时程序突然退出,错误代码为 -1073741571,怎么解决?》,就带大家讲解一下知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~
python 程序在 windows 上突然退出,错误代码为 -1073741571
在 pycharm 中运行深度学习训练时,程序可能会突然结束,退出代码为 -1073741571。此错误表明程序遇到了未处理的异常。
原因分析
经过仔细检查源代码,发现问题出在以下代码块中:
for j in range(images.size(0)): loss_list[index[j]] = loss[j]
在这里,loss_list 被初始化为一个存储浮点数的 pytorch 张量。然而,loss 是一个张量,其中包含训练批次中每个样本的损失值。因此,将张量分配给浮点数会导致问题。
解决方案
将 loss_list 初始化为 numpy 数组,而不是 pytorch 张量,可以解决此问题:
loss_list = np.zeros(len(dataloader.dataset))
这样,loss_list 就可以存储浮点数,并且可以正确地保存每个样本的损失值。
其他改进
此外,如果不需要为收集的损失计算梯度,可以进一步改进代码,如下所示:
for j in range(batch_size): loss_list[index[j]] = loss[j].item()
这将从张量中提取原始浮点数,从而避免不必要的内存消耗和梯度计算。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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