Question

我正在尝试使用Pytorch实现一个Character LSTM，但是却遇到了cudnn_status_bad_params错误。这是训练循环。我在line output = model（input_seq）上遇到错误。

for epoch in tqdm(range(epochs)):
  for i in range(len(seq)//batch_size):
   sidx = i*batch_size
   eidx = sidx + batch_size
   x = seq[sidx:eidx]
   x = torch.tensor(x).cuda()
   input_seq =torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(x,seq_lengths,batch_first = True)
   y = out_seq[sidx:eidx]
   output = model(input_seq)
   loss = criterion(output,y)
   loss.backward()
   optimizer.step()
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in __call__(self, *input, **kwargs)
    487             result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
    488         else:
--> 489             result = self.forward(*input, **kwargs)
    490         for hook in self._forward_hooks.values():
    491             hook_result = hook(self, input, result)   
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/rnn.py in forward(self, input, hx)
    180         else:
    181             result = _impl(input, batch_sizes, hx, self._flat_weights, self.bias,
--> 182                            self.num_layers, self.dropout, self.training, self.bidirectional)
    183         output = result[0]
    184         hidden = result[1:] if self.mode == 'LSTM' else result[1]

 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

Answer 1

我遇到了同样的错误，如果您切换到CPU，则会得到对该错误的更好描述。就我而言，问题在于我向网络提供的输入类型。我发送的是long，而模型需要float。我进行了以下更改，并使代码正常工作。基本上切换到cpu可以提供更好的错误描述。

input_seq = input_seq.float().cuda()

Answer 2

我遇到相同的错误。 Here's the solution。

您应该将输入类型从float64更改为float32，这意味着您应该输入：

input_seq = input_seq.float()

cuDNN错误：CUDNN_STATUS_BAD_PARAM。有人可以解释为什么我收到此错误，如何纠正它？

2 个答案: