在学习深度学习的过程中，遇到了一个报错：
这跑的代码是AlexNet的代码实现。
运行时出现报错：
C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\Loss.cu:257: block: [0,0,0], thread: [4,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.
解决方案：
当你遇到 CUDA error: device-side assert triggered 和具体的断言错误 t >= 0 && t < n_classes，这通常指示在 CUDA 上运行的某些操作遇到了问题，大多数情况下是由于标签值 t 超出了期望的范围。这里的问题发生在执行损失函数计算时，具体来说是在 PyTorch 的底层 CUDA 代码中。
问题的主要源头：
由于错误提示 t >= 0 && t < n_classes，你需要确保所有标签值都在正确的范围内。对于分类任务，标签值 t 应该是一个非负整数，并且小于类别总数 n_classes。如果你的数据集标签不是从 0 开始的，你需要将它们转换为从 0 开始。
在合适的位置定义：确保 n_classes 在你尝试使用它进行断言检查之前已经被定义。这通常意味着你需要在加载数据集、初始化数据加载器之前，或在定义模型之处确定 n_classes 的值。
这里我的代码中已经指定：
由于错误报告显示断言失败发生在损失计算时，一个可能的原因是某些样本的标签不在 [0, n_classes-1] 的范围内。你可以添加一些代码在损失计算之前检查标签值：
增添代码段：
if not (labels.min() >= 0 and labels.max() < n_classes):
print("不满足条件的标签值：", labels[labels < 0], labels[labels >= n_classes])以及：
n_classes = 102 # 根据你的具体任务设置这个值, 这里对应num_classes=102继续运动代码进行测试，出现如下报错：
从提供的输出信息来看，断言错误是因为存在标签值等于 102，这超出了预期的类别范围 [0, n_classes-1]。假设 n_classes 应该是 102（意味着有效的标签范围是从 0 到 101），标签值 102 显然是无效的，因为它等于类别总数，超出了最大有效索引。
解决方案
-
校正类别总数：首先确认
n_classes的值是否正确。如果你的任务确实有102个类别（例如，Flowers102 数据集），那么n_classes应该设置为102，并且你需要确保所有标签都在[0, 101]的范围内。 -
修正数据标签：由于出现了
102作为标签值，这可能是由于数据标签在某个步骤中被错误地分配或转换。你需要回溯到数据处理的步骤，找出为什么会有102这样的标签值出现，并进行修正。如果是因为数据集自带的标签从1开始计数，那么你需要将所有标签减1以转换为从0开始计数：
增添代码：
# 假设 `labels` 是你的标签张量
labels = labels - 1
测试和验证
在进行了上述修正之后，再次运行你的代码，并使用之前添加的打印语句来验证所有标签值是否都在正确的范围内。如果没有进一步的断言错误，那么这意味着问题已经被解决。如果问题依然存在，可能需要进一步调查数据处理流程中的每一个步骤，确保在任何地方都没有引入标签错误。
再一次运行代码，发现没有报错，代码运行正常：
模型开始了训练，问题得到了解决！！！
最后给出优化后的完整python代码：
文件：main_AlexNet.py
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms, models
from tqdm import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from AlexNet import AlexNet
import os
# os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'
# 设备检测,若未检测到cuda设备则在CPU上运行
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)
# 定义模型、优化器、损失函数
model = AlexNet(num_classes=102).to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.002, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 设置训练集的数据变换，进行数据增强
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomRotation(30), # 随机旋转 -30度到30度之间
transforms.RandomResizedCrop((224, 224)), # 随机比例裁剪并进行resize
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), # 随机水平翻转
transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5), # 随机垂直翻转
transforms.ToTensor(), # 将数据转换为张量
# 对三通道数据进行归一化（均值，标准差）， 数值是从ImageNet数据集上的百万张图片中随机抽样计算得到
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 对数据进行归一化
])
# 设置测试集的数据变换，进行数据增强
transform_test = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)), # resize
transforms.ToTensor(), # 将数据转化为张量
# 对三通道数据进行归一化（均值，标准差），数值是从ImageNet数据集上的百万张图片中随机抽样计算得到
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载训练数据，需要特别注意的是Flowers102数据集，test簇的数据量较多些，所以这里使用"test"作为训练集
train_dataset = datasets.Flowers102(root='./data/flowers102', split="test",
download=False, transform=transform_train)
# 实例化训练数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=6, drop_last=False)
# 加载测试数据，使用“train”作为测试集
test_dataset = datasets.Flowers102(root='./data/flowers102', split="train",
download=False, transform=transform_test)
# 实例化测试数据加载器
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=256, shuffle=False, num_workers=6, drop_last=False)
# 设置epoch数并开始训练
num_epochs = 500 # 设置epoch数
n_classes = 102 # 根据你的具体任务设置这个值, 这里对应num_classes=102
loss_history = [] # 创建损失历史记录列表
acc_history = [] # 创建准确率历史记录列表
# tqdm用于显示进度条并评估任务时间开销
for epoch in tqdm(range(num_epochs), file=sys.stdout):
# 记录损失和预测正确数
total_loss = 0
total_correct = 0
# 批量训练
model.train()
for inputs, labels in train_loader:
labels = labels - 1
if not (labels.min() >= 0 and labels.max() < n_classes):
print("不满足条件的标签值：", labels[labels < 0], labels[labels >= n_classes])
# 将数据转换到指定计算资源设备上
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 预测、损失函数、反向传播
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 记录训练集loss
total_loss += loss.item()
# 测试模型，不计算梯度
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
# 将数据转换到指定计算资源设备上
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 预测
outputs = model(inputs)
# 记录测试集预测正确数
total_correct += (outputs.argmax(1) == labels).sum().item()
# 记录训练集损失和测试集准确率
loss_history.append(np.log10(total_loss)) # 将损失加入损失历史记录列表，由于数值有时较大，这里取对数
acc_history.append(total_correct / len(test_dataset)) # 将准确率加入准确率历史记录列表
# 打印中间值
# 每50个epoch打印一次中间值
if epoch % 50 == 0:
tqdm.write("Epoch: {0} Loss: {1} Acc: {2}".format(epoch, loss_history[-1], acc_history[-1]))
# 使用Matplotlib绘制损失和准确率的曲线图
plt.plot(loss_history, label='loss')
plt.plot(acc_history, label=' ')
plt.legend()
plt.show()
# 输出准确率
print("Accuracy:", acc_history[-1])
文件：AlexNet.py
import torch
import torch.nn as nn
from torchinfo import summary
# 定义AlexNet的网络结构
class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000, dropout=0.5):
super().__init__()
# 定义卷积层
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
# 定义全连接层
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=dropout),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p=dropout),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
# 查看模型结构以及参数量，input_size表示示例输入数据的维度信息
# summary(AlexNet(), input_size=(1,3,224,224))
将epoch改为100，得到如下训练结果：
可见模型还未收敛，大家可以自行调节参数来尝试
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