项目场景：定义python语言、GPU环境、神经网络后初始化神经网络，训练模型前出现cat数据、异常： runtime error 3360 cuda runtime error
问题说明：在虚拟试穿项目中，这里外层型号名称： Pix2PixHDModel，嵌套型号： G1、G2、u盘、G3。 因此，在最外层模型Pix2PixHDModel的前向函数中，在处理前向传播的过程中，基于嵌套模型或第一个输入数据，生成G1 _ in=torch.cat (pre _ clothes _ mask
运行时错误3360 cuda运行时错误(77 ) : anillegalmemoryaccesswasencounteredatxxxx 3360运行时错误(77 )或更低
原因分析和解决方案：1)问题分析1 )输入cat并连接的每个对象的形状可能不匹配。
解决方案：检查每个对象的shape。 print(248，pre_clothes_mask.shape，clothes.shape，all_clothes_label.shape，pose.shape 256，192 ) ) TT
2 )问题分析2 )拼接的各个对象可能不再存在于同一类型的设备中。 例如，某些数据存在于cpu存储器中，而某些数据存在于gpu的存储器中。
解决方法：查看各对象设备： print(248，pre_clothes_mask.device，clothes.device，all_clothes_label.device，pose.device ) 消除问题2。
3 )问题分析3 )可能拼接的各对象的数据类型不一致。
解决方案：检查每个对象的数据的数据类型。 print(248，pre_clothes_mask.type )、clothes.type )、all_clothes_label.type、poope打印： 248 torch
4 )问题分析4 )基于前面三个问题排除时，在拼接的各对象中，有对象的数据要素也可能出现不正确的值。
解决方案：组织目标数据元素，查看是否存在错误的元素。
首先检查数据集的准确性，人体解析标签label、人物模型image、关键热图pose、裤子color、该裤子的轮廓数据edge可以正常显示并输入。
显示正常且无错误表示数据集没有问题。
在将数据输入模型之前的预处理中，检查预处理后的值是否正常合法。
如果都没有问题的话，就有可能无法进行误报时的正确对位。 在运行之前：添加CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1，以确保正确识别cuda运行错误。 然后，再次进行故障诊断，确定正确的位置。 masked _ label=masked _ label.scatter _ (1，) label_map*(1-clothes_mask ) ).data.long .
关于scatter_，请参考此blog。
5 )以上没有调查你代码的具体问题，或者没有解决问题。 只能试着换成高版本的框架。
找出错误的可能性，在问题分析1、2、3、4、5中找出问题的原因，应对解决方法，修正错误。