C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\NLLLoss2d.cu:103: block: [3,0,0], thread: [385,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed. Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 355, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 241, in fit loss = criterion(output,mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1164, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3014, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
时间: 2023-07-17 17:10:28 浏览: 349
这个错误是由于在CUDA设备上的NLLLoss2d操作中出现了断言错误。根据错误信息，断言的条件是“t >= 0 && t < n_classes”，即“t”必须大于等于0并且小于类别的数量“n_classes”。然而，这个条件在某个线程中被违反了。
要解决这个问题，你可以检查以下几点：
1. 检查你的目标张量（target）是否包含了超出类别范围的值。确保目标张量中的所有值都在0到n_classes-1的范围内。
2. 检查你的模型输出张量（output）是否正确地映射到了类别索引。确保输出张量的形状是正确的，并且每个像素的预测值对应于正确的类别索引。
3. 如果你使用了权重张量（weight），请确保它的形状与类别数量相匹配，并且没有任何错误。
4. 如果你使用了标签平滑（label smoothing），请确保它被正确地应用。
通过检查以上几点，你应该能够找到问题所在并解决这个CUDA错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
userwarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (triggered internally at c:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\aten\native\tensorshape.cpp:2228.) return _vf.meshgrid(tensors, **kwargs) # type
### 回答1：
此警告信息提示在即将发布的更新版本中，需要传递索引参数，否则会触发警告信息。该信息是在pytorch的源代码里的tensorshape.cpp文件的2228行处触发的。操作方法为，使用_vf.meshgrid函数来操作tensors，并传递**kwargs参数（即键值对参数）。
### 回答2：
这个warning告诉我们，在将来的pytorch版本中，调用torch.meshgrid函数时，必须要传递一个indexing参数。这个参数是用来确定生成网格的方式的。
torch.meshgrid函数是用来生成一个坐标网格的，它接受任意维度的tensor作为输入，然后输出相应维度的坐标网格。例如，如果我们有两个一维tensor x=[1,2,3]和y=[4,5,6]，我们可以使用torch.meshgrid(x,y)来生成两个2维tensor X和Y，使得X[i][j]=x[i]和Y[i][j]=y[j]。这样，我们就可以在坐标系中使用(X[i][j], Y[i][j])表示一个点。
这个warning提示我们，从现在开始，使用torch.meshgrid函数时我们需要传递一个indexing参数。这个参数有两个可选值：'ij'和'xy'。如果我们传递'ij'，则输出网格的第一维度代表x，第二维度代表y，这和上面的例子是一样的。如果我们传递'xy'，则第一维度代表y，第二维度代表x。
在pytorch中，我们可以通过在调用torch.meshgrid函数时传递indexing参数来实现不同方式的坐标网格生成。例如，如果我们想要生成y为第一维度，x为第二维度的坐标网格，我们可以这样调用：
```python
import torch
x = torch.Tensor([1,2,3])
y = torch.Tensor([4,5,6])
X,Y = torch.meshgrid(x,y, indexing='xy')
print(X)
print(Y)
```
输出结果为：
```python
[[4., 5., 6.],
[4., 5., 6.],
[4., 5., 6.]]
[[1., 1., 1.],
[2., 2., 2.],
[3., 3., 3.]]
```
可以看到，我们得到了想要的坐标网格。因此，从现在开始，在调用torch.meshgrid函数时，一定要不忘记传递indexing参数。
### 回答3：
这个警告信息来源于PyTorch的torch.meshgrid函数。在新的版本中，调用这个函数时需要传递一个indexing参数。这个参数指明了坐标轴的顺序。
这个函数是用来生成一个笛卡尔积场景的，比如我们有两个维度x和y，每个维度有3个值，那么我们可以使用meshgrid函数生成9个(x,y)元组组成的场景，即(0,0),(0,1),(0,2),(1,0),(1,1),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)。
在旧版本中，meshgrid函数默认的坐标轴的顺序是按照输入张量的顺序，比如我们输入两个张量x和y，那么生成的场景的顺序就是按照x和y的顺序。但是，在新版本中，这个默认的顺序将被替换成按照输入张量的排列顺序排列坐标轴。
这个新的特性主要是为了解决与Numpy兼容性问题。Numpy的meshgrid函数默认的坐标轴的顺序就是按照输入张量的排列顺序排列坐标轴。如果我们想在PyTorch中使用Numpy的模型或者使用PyTorch模型生成的数据在Numpy中使用，那么需要使用与Numpy一样的坐标轴顺序，这个新的特性就是为此而引入的。
在调用meshgrid函数时，建议我们也应该传递indexing参数以保证我们的代码在新的版本中可以正常运行。
UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
这个警告是由于在调用 `torch.meshgrid` 函数时没有传递 `indexing` 参数引起的。在未来的版本中，将要求必须传递 `indexing` 参数。
为了解决这个警告，你可以在调用 `torch.meshgrid` 函数时显式地传递 `indexing` 参数。`indexing` 参数接受一个字符串作为值，可以是 `"ij"` 或 `"xy"`，用于指定返回值的坐标顺序。
例如，你可以这样调用 `torch.meshgrid` 并传递 `indexing` 参数：
```python
x, y = torch.meshgrid(tensors, indexing='ij')
```
如果你不确定使用哪个值，可以查看你的代码中对 `x` 和 `y` 的后续使用，以确定正确的坐标顺序。
记住，警告并不会导致代码运行失败，但在未来的版本中可能会成为错误。为了保持代码的可移植性和稳定性，建议在调用 `torch.meshgrid` 时始终传递 `indexing` 参数。
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游戏开发中的中文输入法IME实现与应用
从给定文件信息来看，我们主要关注的领域集中在如何在游戏开发中实现输入法编辑器（IME）来支持汉字输入。由于这个话题与编程实践紧密相关，我们将展开以下几个方面的知识点：IME的工作原理、游戏开发中实现IME的一般方法、以及中文输入法相关的编程资源。
IME（输入法编辑器）是一种软件工具，允许用户输入汉字和其他亚洲语言的字符。它提供了比标准键盘布局更高效的方式输入文字。由于游戏开发中可能需要支持多语言，其中包含中文用户的需求，因此实现一个稳定的IME支持至关重要。
### IME工作原理
IME的实现是基于Unicode编码标准。当用户输入一个拼音时，IME会将这个拼音转换成一个或多个汉字候选，用户随后可以从候选列表中选择合适的汉字。此过程涉及以下步骤：
1. **拼音输入**：用户通过键盘输入拼音。
2. **拼音转换**：IME将输入的拼音转换成对应的汉字候选列表。
3. **选择与确认**：用户从候选列表中选择想要的汉字，然后确认输入。
### 游戏开发中的IME实现
在游戏中实现IME，需要考虑如何将IME集成到游戏界面中，并确保用户输入的流畅性和正确性。以下是一些关键步骤和考虑事项：
1. **选择合适的开发平台和工具**：不同的游戏开发平台（如Unity、Unreal Engine等）可能提供不同的支持和接口来集成IME。
2. **集成IME组件**：开发人员需要将IME组件集成到游戏的用户界面中。这涉及到游戏引擎提供的UI系统以及可能的第三方IME库。
3. **处理键盘事件**：需要捕捉用户的键盘输入事件，并将其传递给IME进行处理。
4. **显示候选词窗口**：当用户输入拼音后，游戏需要能够显示一个候选词窗口，并在窗口中列出汉字候选。
5. **选择和确认机制**：游戏需要提供机制允许用户选择并确认输入的汉字，以及在必要时进行错误修正。
6. **性能优化**：IME的处理可能会消耗系统资源，因此需要进行适当的优化以保证游戏运行流畅。
### 中文输入法相关的编程资源
从给定的文件名称列表中，我们可以得知有一些与“GameRes_com”相关的资源。尽管文件的具体内容未提供，我们可以推测这些资源可能是关于如何在游戏中实现中文输入法的示例代码或者库文件。通常，这些资源可能包括：
1. **GameRes_com.htm**：可能是一个HTML文件，其中包含关于IME集成的说明文档，或者是相关代码的参考文档。
2. **GameRes_com.files**：可能是一组文件，包含必要的类定义、资源文件、图像、样式表等，这些都可以被整合进游戏工程来支持中文输入。
3. **ime**：这可能是一个目录，里面包含了实现IME功能所需的所有资源，包括脚本、配置文件以及第三方库等。
### 总结
在游戏开发中实现IME以支持汉字输入是一个复杂的过程，它不仅涉及到对开发环境和工具的深入理解，还需要考虑如何优化用户输入体验。由于中文用户的特殊需求，游戏开发者需要将IME集成到游戏中，并确保这一过程对玩家而言无缝且直观。以上提供的文件名称表明有一些现成的资源可以被利用，开发者可以通过阅读文档、示例代码或直接使用相关资源来快速实现这一功能。由于具体内容未提供，开发者还需要关注到细节实现的调整，以及针对特定游戏引擎或平台的开发指南。
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MATLAB图像分析新手入门教程
MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等众多领域。在图像分析领域，MATLAB提供了强大的工具箱，使得图像处理和分析变得简单高效。本文将详细解析MATLAB在图像分析中的应用，并提供相关资源下载链接。
首先，需要明确MATLAB图像分析主要集中在以下几个方面：
1. 图像读取与显示：MATLAB提供了诸如`imread`、`imshow`等函数，可以很方便地读取和显示图像。`imread`可以读取不同格式的图像文件，而`imshow`则用于显示这些图像。对于初学者而言，掌握这些基础函数是进行图像分析的前提。
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8. 图像识别与分类：基于提取的特征，MATLAB可以利用机器学习算法对图像进行识别和分类。如使用MATLAB的机器学习工具箱中的`fitcknn`等函数来训练分类器。
通过使用MATLAB进行图像分析，可以实现从简单到复杂的各种图像处理任务。针对初学者，文件包中的“使用帮助：新手必看.htm”提供了入门指导，帮助新手快速理解MATLAB在图像处理方面的基本知识和操作；而“Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url”可能指向一个在线论坛或社区，提供交流和求助的平台；“face_detection”表示该文件可能包含与人脸识别相关的示例代码或者教程。
对于初学者来说，MATLAB图像分析的难点往往在于对图像处理算法的理解和实际应用的结合。在实际操作中，建议从简单的图像读取与显示开始，逐步深入到图像处理的各个方面。同时，利用MATLAB强大的工具箱和社区资源，通过示例学习和实践，可以在实践中不断提升自身的图像分析能力。
上述文件包中提供的“face_detection”文件，很可能是一个关于人脸检测的应用示例。人脸检测作为图像分析中的一个重要领域，在计算机视觉和模式识别中占有重要地位。MATLAB在这一领域的工具箱如Computer Vision Toolbox提供了人脸检测的现成函数和算法，可以高效地帮助开发者完成人脸检测任务。
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## 1.2 SSD的写入次数和寿命
每块SSD中的NAND闪存单元都有有限的写入次数。这意味着，随着时间的推移，SSD的
Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_PREEMPTION_MODE" /t REG_DWORD /d "3" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FRAME_LATENCY_WAITABLE_OBJECT" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_WAITABLE_OBJECT" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FORCE_FLIP_DISCARD" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_SCALE" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_ALLOW_MODE_SWITCH" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_FULLSCREEN_FLIP_MODE" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_DISABLE_DWM_THROTTLING" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FORCE_FLIP_SEQUENTIAL" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FORCE_FULLSCREEN_FLIP_MODE" /t REG_DWORD /d "3" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_MAX_FRAME_LATENCY" /t REG_DWORD /d "2" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_USE_OPTIMIZED_SWAP_CHAIN" /t REG_DWORD /d "1" /f 这些注册表值有什么用，逐一解答
<think>我们正在讨论DirectX相关的注册表值。用户询问的是DXGI_PREEMPTION_MODE、DXGI_FRAME_LATENCY_WAITABLE_OBJECT、DXGI_SWAP_CHAIN_WAITABLE_OBJECT等的作用。注意：这些注册表值可能是用于调试或特定配置的，但并不是标准的DXGI公开接口。因此，它们可能不是官方文档中明确说明的，而是内部使用的或者特定驱动/调试设置。根据我的知识，这些值并不常见于公开文档，但我们可以尝试根据名称和上下文进行解释，并参考一些开发经验。1.DXGI_PREEMPTION_MODE:-这个注册表值可能与GPU抢占（Preempt