问题描述：

在运行 PyTorch 代码时遇到以下 Bug：

/opt/conda/conda-bld/pytorch_1634272128894/work/aten/src/ATen/native/cuda/NLLLoss2d.cu:95: nll_loss2d_forward_kernel: block: [0,0,0], thread: [225,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed.
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loss.backward()
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RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

定位发现，在 loss.backward() 处出现了这个问题。查询错误信息：

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

发现网上的解决方法五花八门：

1. 报错：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
2. RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
3. 【pytorch】cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR终终终终于解决了！
4. pytorch运行错误：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
5. Pytorch CUDA报错，CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法
6. CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR问题解决方案
7. 记录利用CrossEntropyLoss()做图像分割任务踩过的坑～

总结起来可能是以下方面的问题：

1. 版本兼容问题（显卡驱动，CUDA，cudnn版本）
2. 显存溢出问题（改batch size，num_worker，设置一块GPU，禁用cudnn）
3. 清理缓存（Pycharm 和 nvidia缓存）
4. 类别数设置有误

原因分析：

报这个错误的原因可谓是五花八门，网上大都是认为版本不兼容导致的，所以很多人（包括我自己）一直在不停地将PyTorch、CUDA 和 cudnn 升级降级，以期解决问题，结果往往是无功而返。

实际上遇到此类问题，先不着急升级降级，应当尝试此类问题是不是因为GPU导致的。

为了判定是否是GPU上的问题，可以先把程序设置到CPU上跑，发现还是报错如下：

Traceback (most recent call last):
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  File "/home/.conda/envs/pt2/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 1150, in forward
    return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight,
  File "/home/.conda/envs/pt2/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2846, in cross_entropy
    return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)
IndexError: Target 3 is out of bounds.

定位到计算loss函数报错，此时笔者才意识到，本人设置模型输出的类别数忘记和数据集的类别数相对应。

解决方案：

将模型输出的类别数设置为数据集对应的类别数。

启示：

遇到GPU上相关的问题时，先不着急检查GPU相关的设置，应当将模型挂载到CPU上，看模型本身是否有Bug。

来源：yyywxk