PyTorch에서 발생하는 "Very simple torch.tensor().to("cuda") gives CUDA error: device-side assert triggered" 오류 해결 방법

PyTorch에서 발생하는 "Very simple torch.tensor().to("cuda") gives CUDA error: device-side assert triggered" 오류 해결 방법

torch.tensor() 객체를 cuda 장치로 전송하려고 할 때 발생하는 "CUDA error: device-side assert triggered" 오류입니다.

오류 원인:

다양한 원인이 있지만 가장 일반적인 원인은 다음과 같습니다.

• CUDA 장치가 사용 가능하지 않은 경우: 컴퓨터에 CUDA 장치가 설치되어 있지 않거나 PyTorch가 CUDA 장치를 제대로 인식하지 못하는 경우입니다.
• torch.tensor() 객체의 형식이 유효하지 않은 경우: torch.tensor() 객체의 형식이 CUDA 장치에서 지원하지 않는 형식인 경우입니다.

해결 방법:

다음 단계를 따라 문제를 해결할 수 있습니다.

1. CUDA 장치가 사용 가능한지 확인하십시오.

   • nvidia-smi 명령을 실행하여 컴퓨터에 CUDA 장치가 설치되어 있는지 확인하십시오.
   • PyTorch가 CUDA 장치를 제대로 인식하는지 확인하십시오. torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 확인할 수 있습니다.

2. torch.tensor() 객체의 형식이 유효한지 확인하십시오.

4. 더 자세한 정보를 얻으십시오.

   • CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 환경 변수를 설정하여 오류 메시지에 더 자세한 정보를 추가하십시오.
   • PyTorch 공식 문서 또는 커뮤니티에서 도움을 요청하십시오.

참고 자료:

추가 정보:

• 이 오류는 PyTorch 버전, 운영 체제, CUDA 버전 등 다양한 요인에 따라 발생할 수 있습니다.
• 위의 해결 방법은 일반적인 지침이며, 특정 상황에 따라 다른 해결 방법이 필요할 수 있습니다.

예제 코드

import torch

# CUDA 장치가 사용 가능한지 확인
if not torch.cuda.is_available():
    print("CUDA 장치가 사용 가능하지 않습니다.")
    exit()

# `torch.tensor()` 객체 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])

# `torch.tensor()` 객체를 CUDA 장치로 전송
try:
    x = x.to("cuda")
except RuntimeError as e:
    print(e)

# 출력 예시:
# CUDA error: device-side assert triggered

• 위 코드는 torch.tensor() 객체를 생성하고 CUDA 장치로 전송하려고 합니다.
• torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 CUDA 장치가 사용 가능한지 확인합니다.
• x.to("cuda") 함수를 사용하여 torch.tensor() 객체를 CUDA 장치로 전송합니다.
• CUDA 장치가 사용 가능하지 않거나 torch.tensor() 객체의 형식 또는 데이터가 유효하지 않으면 "CUDA error: device-side assert triggered" 오류가 발생합니다.

"Very simple torch.tensor().to("cuda") gives CUDA error: device-side assert triggered" 오류를 해결하기 위한 대체 방법

CUDA 장치가 사용 가능하지 않거나 사용하지 않으려는 경우 CPU에서 계산을 수행할 수 있습니다.

import torch

# CPU에서 계산 수행
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([5, 6, 7, 8])

# CPU에서 덧셈 수행
z = x + y

# 결과 출력
print(z)

# 출력 예시:
# tensor([6, 8, 10, 12])

다른 GPU 장치 사용:

여러 개의 GPU 장치가 있는 경우 다른 GPU 장치를 사용할 수 있습니다.

import torch

# 다른 GPU 장치 사용
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).to("cuda:1")
y = torch.tensor([5, 6, 7, 8]).to("cuda:1")

# GPU에서 덧셈 수행
z = x + y

# 결과 출력
print(z)

# 출력 예시:
# tensor([6, 8, 10, 12])

torch.jit.trace() 사용:

torch.jit.trace() 함수를 사용하여 계산 그래프를 추적하고 최적화된 코드를 생성할 수 있습니다.

import torch

# 계산 그래프 추적
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([5, 6, 7, 8])

# 최적화된 코드 생성
z = torch.jit.trace(x + y)

# 결과 출력
print(z)

# 출력 예시:
# tensor([6, 8, 10, 12])

torch.onnx.export() 사용:

torch.onnx.export() 함수를 사용하여 ONNX 모델을 생성하고 다른 프레임워크에서 사용할 수 있습니다.

import torch

# ONNX 모델 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([5, 6, 7, 8])

torch.onnx.export(x + y, "model.onnx")

참고:

• 대체 방법은 특정 상황에 따라 다를 수 있습니다.
• 최적의 해결 방법을 찾으려면 다양한 방법을 실험해 보는 것이 좋습니다.