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大佬求帮助,我在训练语义分割的时候,自定义了模型的数据输入,然后训练时偶发性报错'mgb::CudaError'

Offen
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Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
306
Forks
96
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

背景

本人在测试训练语义分割模型时,因为数据格式不同,采用自己编写的数据集生成器进行训练。

任务描述

训练时偶发性报错。

terminate called after throwing an instance of 'mgb::CudaError'
what(): failed to query event: 700: an illegal memory access was encountered

backtrace:
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/megengine/core/lib/libmegengine_shared.so(_ZN3mgb9CudaErrorC1ERKSs+0x54) [0x7f30e95ae164]
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/megengine/core/lib/libmegengine_shared.so(_ZN3mgb12CudaCompNode9EventImpl11do_finishedEv+0xbc) [0x7f30e956358c]
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/megengine/core/lib/libmegengine_shared.so(_ZN3mgb18CompNodeImplHelper15EventImplHelper8finishedEv+0x57) [0x7f30e957bf47]
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/megengine/core/_imperative_rt.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so(+0x3d7c3d) [0x7f31433bac3d]
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/megengine/core/_imperative_rt.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so(+0x4fcdff) [0x7f31434dfdff]
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6(+0x94b43) [0x7f3143bb6b43]
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6(clone+0x44) [0x7f3143c47bb4]
(last_err=700(an illegal memory access was encountered) device=0 mem_free=0.000MiB mem_tot=0.000MiB)
Aborted (core dumped)

我猜测是显存泄露了,但是不是很清楚在哪泄露了
训练时我一直监测gpu,显存一直没有使用满,只有一半。

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit dem im Issue beschriebenen Generator für benutzerdefinierte Datensätze und dem Trainingslauf für semantische Segmentierung; reproduziere den intermittierenden Fehler und erfasse dabei den angezeigten CudaError-Traceback. Prüfe das Datenformat des Generators und den Trainingseinstiegspunkt auf einen minimalen Reproducer und dokumentiere anschließend eine bestätigte Ursache sowie die Bedingungen, die einen behobenen Lauf kennzeichnen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
25/100

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