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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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 306
- Fork
- 96
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
## 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。
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia con il generatore di dataset personalizzati e l’esecuzione di addestramento per la segmentazione semantica descritti nell’issue; riproduci il problema intermittente acquisendo al contempo il traceback CudaError mostrato. Controlla il formato dei dati del generatore e il punto di ingresso dell’addestramento per ottenere un riproduttore minimo, quindi documenta una causa confermata e le condizioni che distinguono un’esecuzione corretta.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100