在服務(wù)器訓(xùn)練模型的時候蜗顽，使用torch.nn.CrossEntropy()(pred, labels)的weight來計算類別加權(quán)l(xiāng)oss時揽咕，報錯Segmentation fault(core dumped)拙寡，程序終止最易，并且沒有出現(xiàn)traceback羞海，嘗試了網(wǎng)上說的很多種方法执隧，唯獨沒敢嘗試conda --update all揩抡，這個指令還是不要輕易運行。
然后我在控制臺輸出了pred和labels的具體值镀琉，是兩個正常的tensor烛占，并且將其復(fù)制下來在本地運行這一函數(shù)挪哄，并未報錯响蓉。
原來是需要把weight轉(zhuǎn)換為cpu的形式檬某。即
loss_func = torch.nn.CrossEntropy(weight=weight.cpu())
loss = loss_func(pred, labels)
怪不得本地代碼沒問題，因為本地的weight本來就是一個cpu形式的tensor... 雖然我也沒想明白原因是什么钓试。
