CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED Faulty batch detected, skip Exception: cuDNN error...

2025年09月30日 15:16 响应: 9.71秒 状态: success

🚨 错误信息

Faulty batch detected, skip Exception: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED Faulty batch detected, skip Exception: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED Faulty batch detected, skip Exception: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED [DEBUG] Sample index=869, scan_id=5, z_id=123 [DEBUG] Label indices in slice: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15] [DEBUG] Label names in slice: ['BGD', 'SPLEEN', 'KID_R', 'KID_l', 'GALLBLADDER', 'ESOPHAGUS', 'LIVER', 'STOMACH', 'AORTA', 'IVC', 'PS_VEIN', 'PANCREAS', 'AG_R', 'AG_L', 'UNKNOWN'] Faulty batch detected, skip Exception: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED [DEBUG] Sample index=63, scan_id=0, z_id=63 [DEBUG] Label indices in slice: [ 0 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 30] [DEBUG] Label names in slice: ['BGD', 'KID_R', 'KID_l', 'GALLBLADDER', 'ESOPHAGUS', 'LIVER', 'STOMACH', 'AORTA', 'IVC', 'PS_VEIN', 'PANCREAS', 'AG_R', 'AG_L', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN'] [DEBUG] Sample index=665, scan_id=4, z_id=37 [DEBUG] Label indices in slice: [ 0 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 26] [DEBUG] Label names in slice: ['BGD', 'KID_l', 'GALLBLADDER', 'ESOPHAGUS', 'LIVER', 'STOMACH', 'AORTA', 'IVC', 'PS_VEIN', 'PANCREAS', 'AG_R', 'AG_L', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN'] [DEBUG] Slice excluded: scan_id=4, z_id=37, class=KID_R [DEBUG] Sample index=301, scan_id=2, z_id=13 [DEBUG] Label indices in slice: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15] [DEBUG] Label names in slice: ['BGD', 'SPLEEN', 'KID_R', 'KID_l', 'GALLBLADDER', 'ESOPHAGUS', 'LIVER', 'STOMACH', 'AORTA', 'IVC', 'PS_VEIN', 'PANCREAS', 'AG_R', 'AG_L', 'UNKNOWN'] [DEBUG] Sample index=tensor([376]), scan_id=2, z_id=88 [DEBUG] Label indices in slice: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 27] [DEBUG] Label names in slice: ['BGD', 'SPLEEN', 'KID_R', 'KID_l', 'GALLBLADDER', 'ESOPHAGUS', 'LIVER', 'STOMACH', 'AORTA', 'IVC', 'PS_VEIN', 'PANCREAS', 'AG_R', 'AG_L', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN', 'UNKNOWN'] Faulty batch detected, skip

🤖 AI解决方案

错误翻译

Faulty batch detected, skip
Exception: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

检测到有问题的批次，已跳过
异常：cuDNN 错误：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

原因分析

  • cuDNN 执行失败：这是核心错误，通常意味着在 GPU 上执行的 cuDNN 操作（可能涉及深度学习模型的卷积、池化等）遇到了问题。
  • “Faulty batch detected, skip”：表明模型在处理某个特定的数据批次（batch）时出现了问题，为了避免影响训练，该批次被跳过。这通常是 cuDNN 错误的一个直接表现。
  • 潜在原因：
    • * 数据问题：输入数据（可能是图像、标签等）格式错误、值异常（如 NaN, Inf）、维度不匹配，导致 GPU 计算出错。 * 模型问题：模型结构中的某些层或操作在特定输入下导致计算不稳定。 * 硬件/驱动问题：GPU 内存不足、显存损坏、CUDA/cuDNN 版本不兼容、驱动程序错误等。 * 数值精度问题：在混合精度训练（如 FP16）时，可能出现梯度下溢或上溢。

    解决方案

  • 检查数据：

    • * 数据预处理：确保所有输入数据在送入模型前都经过了正确的预处理，数值在合理范围内，没有 NaN 或 Inf。
    * 标签检查：检查 Label indices in slice 和 Label names in slice 的输出，特别是那些被 Slice excluded 的情况。是否存在不兼容的标签类别或格式问题。
    * 异常值过滤：在训练前，对数据集进行扫描，移除或修复包含异常值（如全零的分割掩码，或数值超出范围的图像）的样本。

  • 隔离问题批次：

    • * 根据 [DEBUG] 日志中的 Sample index、scan_id、z_id 找到导致问题的具体数据样本。
    * 排除法：尝试一次只训练一个样本或一小批样本，以确定是哪个样本导致了错误。一旦找到，可以将其从训练集中移除或进行特殊处理。

  • 调整模型/训练参数：

    • * 梯度裁剪 (Gradient Clipping)：如果怀疑是数值不稳定导致，可以尝试使用梯度裁剪来限制梯度的范数。
    * 调整学习率：尝试降低学习率。
    * 检查模型结构：如果最近修改了模型，回滚更改并逐步添加，以定位问题。

  • 检查环境：

    • * 内存监控：监控 GPU 显存使用情况，确保没有超出显存限制。
    * 环境兼容性：确认你的 PyTorch/TensorFlow 版本、CUDA 版本和 cuDNN 版本是相互兼容的。
    * 驱动更新：确保 GPU 驱动程序是最新且稳定的版本。

    如果上述方法都无法解决，可以尝试：

  • 关闭混合精度训练：如果正在使用 FP16 训练，尝试切换回 FP32。

  • 使用 CPU 训练：在 CPU 上运行模型，如果 CPU 上不报错，则基本确定是 GPU 或 cuDNN 相关的问题。

    • 预防措施

  • 数据验证机制：在数据加载管道中加入严格的数据校验步骤，确保每个批次的数据都符合预期格式和数值范围。

  • 模型健壮性测试：在模型训练前，对模型进行小规模的鲁棒性测试，使用一些边缘或异常数据样本来检查其稳定性。

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