Cómo solucionar “RuntimeError: Error CUDA: Activación de afirmación del lado del dispositivo”

Publicado: 2025-10-14

Si está trabajando con modelos de aprendizaje profundo en PyTorch, es probable que se haya topado con un mensaje de error desconcertante como:

 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

Este error puede ser increíblemente frustrante, especialmente cuando no estás exactamente seguro de qué lo está causando. A diferencia de muchos errores de programación que le brindan un seguimiento de pila útil que señala el problema, este puede parecer más como si su GPU levantara las cejas y se alejara silenciosamente. Pero no se preocupe: al final de esta guía, no sólo comprenderá por qué sucede esto, sino también cómo solucionarlo metódicamente.

¿Qué significa realmente este error?

Este error ocurre cuando un kernel CUDA que se ejecuta en su GPU encuentra un error de aserción. Esto generalmente se debe a una entrada no válida o a un comportamiento inesperado que es posible que no detecte en el modo CPU. Debido a que es un problema a nivel de GPU, tiende a fallar sin los mensajes de depuración detallados que estamos acostumbrados a ver en las excepciones de Python.

Las causas comunes incluyen:

  • Errores de indexación (por ejemplo, intentar utilizar un índice de clase que no existe)
  • Formas tensoriales no válidas
  • Uso incorrecto de la función de pérdida
  • Datos que rompen expectativas (como tensores vacíos)

Afortunadamente, con el enfoque correcto, puedes localizar y solucionar este problema. Veamos cómo hacerlo.

Proceso paso a paso para diagnosticar y solucionar

1.Ejecute su modelo en la CPU

El primer paso de diagnóstico es desactivar CUDA y ejecutar todo en la CPU. A menudo, cuando se ejecuta en la CPU, PyTorch proporciona mensajes de error más claros porque las afirmaciones del lado del dispositivo ahora se lanzan como excepciones de Python con contexto completo.

Para cambiar al modo CPU, modifique su código de la siguiente manera:

 device = torch.device("cpu") model.to(device)

Si una aserción falla, ahora debería obtener un seguimiento de la pila mucho más informativo.

2. Verifique las etiquetas de sus objetivos

Una de las causas más frecuentes de este error son las etiquetas de clase incorrectas, especialmente cuando se usa nn.CrossEntropyLoss . Esta función de pérdida espera que su tensor objetivo incluya índices de clase entre 0 y num_classes - 1 . Entonces, si su modelo genera 10 clases, los objetivos deben ser números enteros del 0 al 9.

Error común:

 # Target contains 10 instead of 0–9 range target = torch.tensor([10])

Si estos índices están fuera de los límites, se producirá una afirmación en la GPU. Para validar esto, use:

 assert target.max().item() < num_classes

Si está clasificando imágenes, asegúrese también de que la forma de su objetivo sea apropiada. Para CrossEntropyLoss , debe tener la forma [batch_size] , ¡no una codificación única!

 # Incorrect (for CrossEntropyLoss) target = torch.tensor([[0, 0, 1], [1, 0, 0]]) # Correct target = torch.tensor([2, 0])

3. Inspeccione el cargador de datos en busca de errores

A veces, el error proviene de su conjunto de datos o DataLoader, especialmente cuando se usa en entrenamiento por lotes. Si algunas etiquetas están corruptas o son inconsistentes, pueden dañar su modelo en la GPU.

Verifique su conjunto de datos de esta manera:

 for i, (x, y) in enumerate(loader): assert y.dtype == torch.long assert y.max().item() < num_classes assert x.shape[0] == y.shape[0]

Esto es particularmente útil si su conjunto de datos se construye a partir de un archivo CSV o una lógica de procesamiento personalizada que podría introducir silenciosamente etiquetas no válidas.

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Otros errores comunes

4. Tamaños de lotes que no coinciden

A veces, el modelo o la función de pérdida espera que las entradas tengan determinadas formas. Los desajustes pueden provocar problemas sutiles. Asegúrese de que el tamaño de su lote en entradas y objetivos esté alineado:

 # torchvision models usually expect [N, 3, 224, 224] assert inputs.shape[1:] == (3, 224, 224)

Esto es especialmente importante cuando se utiliza DataLoader con drop_last=False : el último lote puede ser más pequeño según el tamaño de su conjunto de datos. Su modelo u operaciones como BatchNorm deben manejarlo correctamente o verificar explícitamente si hay lotes más pequeños.

5. Tensores accidentales en diferentes dispositivos

Asegúrese de que tanto sus funciones de entrada como su modelo estén en el mismo dispositivo. Si envía su modelo a CUDA pero deja sus entradas en la CPU, las cosas fallarán inesperadamente, a menudo sin errores útiles.

Siempre verifique dos veces con:

 assert inputs.device == model.device

Consejo avanzado: habilite el informe completo de errores

Si ejecutar en la CPU no ayuda, o está trabajando en una configuración mixta de CPU/GPU y aún no recibe errores útiles, intente configurar:

 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python my_script.py

Esto le dice a PyTorch que ejecute el código de la GPU de forma sincrónica, por lo que fallará en el punto exacto de la falla. Puede ralentizar un poco la ejecución, pero proporciona un rastreo mucho más claro.

Solo en Python, sin modificar el shell:

 import os os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"

Ahora el tiempo de ejecución debería ofrecer información más específica sobre dónde ocurrió la afirmación CUDA.

Arreglar con el ejemplo

Veamos un ejemplo práctico. Suponga que está creando un modelo para la clasificación de dígitos en MNIST y define la capa de su modelo final de la siguiente manera:

 self.fc = nn.Linear(128, 10)

En el circuito de entrenamiento, tienes:

 criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = model(images) # Output shape: [batch_size, 10] loss = criterion(output, labels)

Pero tus etiquetas son como:

 labels = torch.tensor([[0], [1], [2]])

Esta forma es incorrecta. CrossEntropyLoss espera etiquetas como un vector 1D de índices de clase:

 labels = torch.tensor([0, 1, 2])

Solo arreglar esta forma podría resolver el problema.

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Resumen: lista de verificación para corregir el error

Antes de empezar a arrancarte el cabello, sigue esta lista de verificación:

  1. Cambie al modo CPUe inténtelo de nuevo; el mensaje de error podría ser más descriptivo.
  2. Verifique las etiquetas de clase:asegúrese de que estén dentro del rango válido y el formato correcto.
  3. Inspeccione los datos provenientes del DataLoader: repita los lotes y verifique si hay anomalías.
  4. Asegúrese de que las formas y dimensiones del tensor sean adecuadas, especialmente para las salidas y los objetivos.
  5. Utilice CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1para obtener un rastreo detallado y sincrónico de CUDA.

Conclusión

Si bien el error desencadenado por la afirmación del lado del dispositivopuede parecer vago y opaco al principio, en última instancia es la forma en que su modelo o sus datos le muestran una señal de alerta. Al verificar sistemáticamente sus etiquetas, formas de datos y utilizar el modo CPU y el bloqueo de inicio, casi siempre puede aislar el problema.

La próxima vez, en lugar de reaccionar con confusión, contará con conocimientos y un conjunto de herramientas de diagnóstico. ¡Feliz depuración!