「RuntimeError: CUDA Error: Device-Side Assert Triggered」を修正する方法
公開: 2025-10-14PyTorch で深層学習モデルを使用している場合は、次のような不可解なエラー メッセージに遭遇したことがあるかもしれません。
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
このエラーは、特に原因が正確にわからない場合には、非常にイライラする可能性があります。問題を示す有用なスタック トレースを提供する多くのプログラミング エラーとは異なり、このエラーは、GPU が眉をひそめ、静かに立ち去っているように感じられる場合があります。ただし、心配しないでください。このガイドを読み終えるまでに、これが発生する理由だけでなく、体系的に修正する方法も理解できるようになります。
このエラーは実際には何を意味するのでしょうか?
このエラーは、GPU 上で実行されている CUDA カーネルでアサーション エラーが発生した場合に発生します。これは通常、無効な入力または CPU モードでは検出できない予期しない動作が原因です。これは GPU レベルの問題であるため、Python 例外で見慣れた詳細なデバッグ メッセージが表示されずにクラッシュする傾向があります。
一般的な原因は次のとおりです。
- インデックス作成エラー (例: 存在しないクラス インデックスを使用しようとしている)
- 無効なテンソル形状
- 損失関数の間違った使用法
- 期待を裏切るデータ (空のテンソルなど)
幸いなことに、適切なアプローチを使用すれば、この問題を追跡して修正することができます。その方法を見ていきましょう。
診断と修正のための段階的なプロセス
1. CPU 上でモデルを実行する
最初の診断手順は、CUDA を無効にし、CPU 上ですべてを実行することです。多くの場合、PyTorch は、CPU 上で実行すると、デバイス側のアサートが完全なコンテキストを持つ Python 例外としてスローされるため、より明確なエラー メッセージを提供します。
CPU モードに切り替えるには、コードを次のように変更します。
device = torch.device("cpu") model.to(device)
アサーションが失敗した場合、より有益なスタック トレースを取得できるようになります。
2.ターゲットラベルを確認する
このエラーの最も一般的な原因の 1 つは、不適切なクラス ラベルです (特にnn.CrossEntropyLoss
を使用する場合)。この損失関数は、ターゲット テンソルに0
からnum_classes - 1
までのクラス インデックスが含まれることを期待します。したがって、モデルが 10 個のクラスを出力する場合、ターゲットは 0 ~ 9 の整数である必要があります。
よくある間違い:
# Target contains 10 instead of 0–9 range target = torch.tensor([10])
これらのインデックスが範囲外の場合、GPU でアサートが発生します。これを検証するには、次を使用します。
assert target.max().item() < num_classes
画像分類を行っている場合は、ターゲットの形状が適切であることも確認してください。 CrossEntropyLoss
の場合は、ワンホット エンコードではなく、 [batch_size]
の形状である必要があります。
# Incorrect (for CrossEntropyLoss) target = torch.tensor([[0, 0, 1], [1, 0, 0]]) # Correct target = torch.tensor([2, 0])
3. DataLoader のエラーを検査する
特にバッチ トレーニングで使用される場合、データセットまたはデータローダーからエラーが発生することがあります。一部のラベルが壊れているか矛盾している場合、GPU 上のモデルが壊れる可能性があります。
次のようにデータセットを再確認します。
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]
これは、データセットが、無効なラベルを暗黙的に導入する可能性がある CSV ファイルまたはカスタム処理ロジックから構築されている場合に特に便利です。
内省的な開発者、コードの検査、ラップトップ、デバッグ
その他のよくある落とし穴
4.バッチサイズの不一致
モデルまたは損失関数は、入力が特定の形状であることを期待する場合があります。不一致があると、微妙な問題が発生する可能性があります。入力とターゲットのバッチ サイズが一致していることを確認します。

# torchvision models usually expect [N, 3, 224, 224] assert inputs.shape[1:] == (3, 224, 224)
これはdrop_last=False
で DataLoader を使用する場合に特に重要です。データセットのサイズによっては、最後のバッチが小さくなる可能性があります。モデルや BatchNorm などの操作では、これを適切に処理するか、より小さいバッチを明示的にチェックする必要があります。
5.異なるデバイス上の偶発的なテンソル
入力フィーチャとモデルの両方が同じデバイス上にあることを確認してください。モデルを CUDA に送信し、入力を CPU に残したままにすると、予期せず失敗し、多くの場合有益なエラーが発生しません。
常に次のことを再確認してください。
assert inputs.device == model.device
高度なヒント: 完全なエラー報告を有効にする
CPU で実行しても問題が解決しない場合、または CPU/GPU が混在したセットアップで作業していても有用なエラーが発生しない場合は、次の設定を試してください。
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python my_script.py
これにより、PyTorch は GPU コードを同期的に実行するよう指示されるため、まさに障害が発生した時点でクラッシュします。実行が少し遅くなる可能性がありますが、より明確なトレースバックが提供されます。
シェルを変更せずに Python のみで次のようにします。
import os os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"
これで、ランタイムは CUDA アサートが発生した場所に関するより具体的な情報を提供するようになります。
例による修正
実際の例を見てみましょう。 MNIST で数字分類のモデルを構築し、最終的なモデル層を次のように定義するとします。
self.fc = nn.Linear(128, 10)
トレーニング ループには次のものがあります。
criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = model(images) # Output shape: [batch_size, 10] loss = criterion(output, labels)
しかし、あなたのラベルは次のようになります:
labels = torch.tensor([[0], [1], [2]])
この形は間違っています。 CrossEntropyLoss
、ラベルをクラス インデックスの 1D ベクトルとして期待します。
labels = torch.tensor([0, 1, 2])
この形状を修正するだけで問題が解決される可能性があります。
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概要: エラーを修正するためのチェックリスト
髪の毛を抜き始める前に、次のチェックリストに従ってください。
- CPU モードに切り替えて再試行してください。エラー メッセージの方がわかりやすい場合があります。
- クラス ラベルを検証する:ラベルが有効な範囲内にあり、正しい形式であることを確認します。
- DataLoader からのデータを検査します。バッチを反復処理して異常をチェックします。
- 特に出力とターゲットに関して、適切なテンソルの形状と寸法を確保します。
- CUDA から詳細な同期トレースバックを取得するには、
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
を使用します。
結論
デバイス側のアサートによって引き起こされるエラーは、最初は曖昧で不透明に感じるかもしれませんが、最終的にはモデルまたはデータが危険信号を振っているのです。ラベル、データ形状を系統的にチェックし、CPU モードと起動ブロックを利用することで、ほぼ常に問題を切り分けることができます。
次回からは、混乱して反応するのではなく、知識と診断ツールキットを身につけることができます。デバッグを楽しんでください!