【debug】报错Assertion input_val ＞= zero && input_val ＜= one解决

????????跑coco实例分割代码，报错一长串../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [164,0,0], thread: [31,0,0] Assertion input_val >= zero && input_val <= one报错，也没有其他提示信息，以下是我的两种解决方案。还有其他小报错：umpy/lib/function_base.py:334: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray解决方案。

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目录

🚩🚩1.报错信息

🚊🚊2.原因分析

????3.解决方案

??3.1剔除最后一个epoch

??3.2修改batch_size

🚢🚢4.其他解决方案

??4.1其他报错

??4.1解决方案?

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🚩🚩1.报错信息

????????在用服务器跑模型计算loss时，训练过程中报错，详细报错如下：Assertion?input_val >= zero && input_val <= one?failed.和 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered。

../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [164,0,0], thread: [31,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [10,0,0], thread: [33,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [14,0,0], thread: [31,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [88,0,0], thread: [46,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [86,0,0], thread: [21,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [64,0,0], thread: [71,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [43,0,0], thread: [84,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [166,0,0], thread: [21,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [198,0,0], thread: [24,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [144,0,0], thread: [57,0,0] 
Assertion?input_val >= zero && input_val <= one

...

../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:118: operator(): block: [34,0,0], thread: [91,0,0] Assertion?input_val >= zero && input_val <= one

🚊🚊2.原因分析

????????因为是在训练过程中，因此肯定不是所有的图像都有错，跑了几次之后，发现是在最后一个batch的训练过程中报错，且报错位置定位到loss计算，那就肯定是最后一个epoch算loss报错了。

????????打印出最后一个batch的输出尺寸，果然，输出维度为（1，2，256，256），按照（b,c,w,h）推理，b=1 那就意味着最后一个epoch的样本数为1，没有被整除导致，比如，3201个样本，batch_size=32，前面每个epoch训练都是32张训练样本，到最后一个epoch，只剩下一个样本了，就会报这个错。

????3.解决方案

??3.1剔除最后一个epoch

????????找到问题的源头在哪就好解决了，只需要在dataloader定义的位置设置一个drop_last=True参数，忽略不能整除的最后一个epoch即可。具体代码：

dataloader = DataLoader(dataset=source_dataset,
                                       batch_size=config.batch_size,
                                       shuffle=True,
                                       pin_memory=True,
                                       collate_fn=collate_fn_w_transform,
                                       num_workers=config.num_workers,
                                       drop_last=True)

??3.2修改batch_size

????????当然，如果你不想浪费那个样本，也可以通过调整batch_size来解决该问题，修改原则就是num_data = epoch*batch_size，保证三者均是整数，即保证epoch能被整除。

????????我的第一次报错就是这样解决的。

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🚢🚢4.其他解决方案

??4.1其他报错

????????还有一种情况就是：一大串Assertion?input_val >= zero && input_val <= one?failed.的报错，可能不是batch_size设置的问题，我第二次遇到的时候不是，一直没法解决，但是我肯定是数据的问题，因为换个数据集就不报错。

????????而且与之前不同的是，不是在训练过程中报错，而是刚开始训练就报错了。。。

??4.1解决方案?

????????于是我开始检查我的数据输入，因为我用的是coco格式的数据集，主要问题是label转的时候肯呢个没转对。我主要修改了2个地方。

1. 检查数据id，所有的id（image_id，category_id, label_id ）都从1开始，之前是从0开始的，保险起见，修改成从1 开始了。
2. 修改images和labels的个数，让其一一对应，因为之前有image存在，label是全黑的，没有目标就没写label，也就是是存在images有，label没有的情况，我转出来的coco格式txt也有这种情况，导致images个数与label个数不一致。所以修改了mask转coco的代码，检查images和label的路径，如果二者皆存在再运行mask转coco，就这一点就解决了很多麻烦。

????????之前还会因为这个报错：numpy/lib/function_base.py:334: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray。。。也是通过修改以下代码成功解决的。

...
mask_path = '/labels'

if os.path.exists(os.path.join(mask_path, image_name)):
    maks2coco(image_name)
...

????????如果新报错还不能解决，可以试试其他博主的结局方案，对我的没有用。

np_data = np.array(data, dtype = object)

????????在使用np.array报错的地方增加dtype = object

参考：https://www.5axxw.com/questions/content/b9snn8

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