Pytorch图像分割BUG心得汇总（一）

用了一段时间PYTORCH，感觉这个开始用着很得劲的，所以把BUG梳理一下，再接再厉，祝大家写的一手好BUG，

并能调的通。- —— -

图像分割任务相对特殊的就是他的标签，是类别图，这也是pytorch有意思的一点。

pytorch的NLLLoss2d用来做n类图像分割，接受的每个数据的标签是 W x H 的标签图，每个像素上是该元素的类别号从0开始，到C-1，官方文档是这么描述的：

#Input: (N,C,H,W)  where C = number of classes

#Target: (N,H,W)   where each value is 0 <= targets[i] <= C-1

所以这种标签图mask在转tensor的时候不能用ToTensor，直接用torch.from_numpy（mask）就好啦。

下为我用的代码的这一部分（放在继承类class MyFolder(ImageFolder)的def __getitem__(self, index)里），写的不好，还请指正：

        mask=np.array(mask)[...,0]
            #这句为啥一会儿解释，实在是因为BUG,加这么一句调好了两个BUG，神不神奇。

        mask_label=np.zeros(mask.shape,dtype=np.int64)

        for i,label in enumerate(self.labels[1:]):

            mask_label[np.where(mask==label)]=i+1

        mask_label=mask_label.astype(np.int64)

好的，下面说下为啥要在上面转类型，因为计算loss的函数规定标签图必须为torch.cuda.LongTensor（如果放进cuda的话），不然就会出这个BUG：

TypeError: CudaClassNLLCriterion_updateOutput received an invalid combination of arguments - got (int, torch.cuda.FloatTensor, !torch.cuda.IntTensor!, torch.cuda.FloatTensor, bool, NoneType, torch.cuda.FloatTensor), but expected
(int state, torch.cuda.FloatTensor input, torch.cuda.LongTensor target, torch.cuda.FloatTensor output, bool sizeAverage, [torch.cuda.FloatTensor weights or None], torch.cuda.FloatTensor total_weight)

解决方案分两种：

一种是一开始就在处理数据是用.astype(np.int64)转成long的格式，到时转tensor自动变torch.cuda.LongTensor

还有一种是在转成tensor后放到cuda里前使用Tensor.type(torch.LongTensor)进行转换。

感谢大佬    http://blog.csdn.net/u011276025/article/details/73826562，这个BUG是学习他的自己总结的。
2.cuda bug:

RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/torch/lib/THC/generic/THCStorage.c:32

这个BUG看了好久，大家普遍认为是标签出了问题，仔细断点查找数值变化发现一个人的标签中出现-1，发生了类似的错误：



所以我重新产生了一个0矩阵，只变我的标签像素对应的类别号，这样就滤去了样本标签中可能存在的问题。

问题也可能是别的，我的错误可以这么解决，大致就是：标签有问题！