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'
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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
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Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
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- 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