【yolo系列：运行报错RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered CUDA kernel errors m】

项目场景：

使用yolov7训练数据集，但是训练到一半就开始停止了并且报错
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
使用yolov7训练数据集，训练过半报错。
  
原因分析：
 
 提示：这里填写问题的分析： 
这通常是由以下几种原因之一引起的： 
内存溢出：模型或数据可能太大，无法适应GPU内存。这会导致CUDA错误。可以减小批量大小、减小模型规模或使用更小的输入图像来减少内存使用。
GPU驱动问题：有时，过时的或不稳定的GPU驱动程序可能导致CUDA错误。更新PU驱动程序到最新版本，或者回滚到一个较稳定的版本。
解决方案：
 
 提示：这里填写该问题的具体解决方案： 
CUDA_LAUNCH_BLOCKING：根据错误消息的建议，设置环境变CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1。
 在系统环境变量里面设置如上的
 
 然后重启电脑即可。 
这个错误信息表明在使用CUDA（NVIDIA的并行计算平台和应用程序接口）加速深度学习模型时，程序遇到了一个非法的内存访问错误。CUDA是一种并行计算框架，它允许在NVIDIA的GPU上进行高效的数值计算，加速深度学习模型的训练和推断过程。 
在这个错误中，程序试图访问GPU内存的某个位置，但该位置不在合法的内存范围内，可能是由于数组越界、指针错误或其他内存访问错误引起的。这种错误通常是由于代码逻辑或者数据处理的问题引起的。 
在错误信息中，还提到了可能的解决方案，其中一种是通过设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1来启用CUDA的阻塞启动模式。在阻塞启动模式下，CUDA会等待每个核函数（CUDA程序的一个执行单元）完成后再继续执行下一个，这样可以更容易地捕获错误并确定问题出现的位置。但请注意，在阻塞启动模式下，程序的执行速度可能会受到影响。 
要解决这个问题，你可以考虑以下步骤： 
检查代码逻辑：仔细检查你的代码，特别是涉及到GPU内存访问的部分，确保没有数组越界、指针错误等问题。
数据处理：如果你的代码中涉及到数据的加载、预处理等操作，检查这些部分是否有问题。确保数据的维度、类型等与模型期望的输入匹配。
GPU内存管理：检查你的代码中关于GPU内存的分配和释放操作，确保没有内存泄漏或者释放已经释放的内存。
CUDA调试工具：使用NVIDIA提供的CUDA调试工具，例如Nsight等，来进行更详细的内存访问分析和错误定位。
降低Batch Size：如果问题出现在模型训练时，尝试减小Batch Size（批量大小），以减少内存占用。
更新驱动和CUDA版本：确保你的NVIDIA显卡驱动和CUDA版本是最新的，有时更新驱动和CUDA版本可以解决一些已知的问题。
通过以上方法，你可以更好地定位和解决CUDA错误，确保你的深度学习程序能够在GPU上顺利运行。
 原因分析：
 网络上有很多解决方案，但是实测都不太适用（因为出现这种bug的原因是多种的）： 
[彻底解决]CUDA error: an illegal memory access was encountered(CUDA错误 非法访问内存)
 【debug】报错RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
 如何解决一个诡异的pytorch的illegal memory access报错？ - 知乎
 pytorch报错：CUDA error: an illegal memory access was encountered
 有一个博客评论指出：这种错误会出现在自己编写的一些loss或指标函数上面，由于转化为了cpu运行numpy所出现的错误。这种情况与笔者遇到的问题是类似的，其在里面加time.sleep(1)可以解决； 
原文链接：
然而使用CPU跑却可以
报错 RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered 
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,
so the stacktrace below might be ...
                                    RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
首先，大家先检查自己的网络的参数是否有问题，如果参数有问题会导致此问题。
其次，博主遇到一个情况。在单GPU下开启时，eval阶段会报这种错误。
torch.nn.DataParallel(net,device_ids=[0])
在net eval之前加...
                                    用pytorch在多卡训练transformers的时候出现了以下问题：
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
terminate called after throwing an instance of 'c10::Error'
  what():  CUDA error: an illegal memory access was encountered
Exception raised from create
                                    先说一下在网上看到的问题：
第一种可能你的程序涉及到并行计算，但你只有一张卡，因此只要将程序涉及到并行计算的部分改成单卡即可
找找有没有 torch.nn.DataParallel()
第二种一部分数据或者模型在cpu上，另外一部分在gpu上。
PS：第二种和第一种可以强行 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]为指定ID
第三种CUDNN版本不对？感觉这种可能比较小
然后说一下我是怎么解决的：
最关键的，也是我遇到的问题，这个错误没有表明和显存溢出存在着联系，因为显存溢出
                                    mmseg工程报错RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered解决。
                                    标题用pycharm导入numpy包的和使用时报错：RuntimeError: The current Numpy installation (‘D:\python3.6\lib\site-packages\numpy\init.py
1.file→settings→project interpreter→+（建议用pychon3.6版本，我之前用3.8版本安装不上numpy），
2.搜索numpy,注意把下面对号点上
3.现在简单用numpy还是会报错：RuntimeError: The current Numpy installation (‘D:\python3.6\lib\site
import tornado.ioloop
import tornado.web
from tornado.httpclient import HTTPClient, AsyncHTTPClient
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        h_c = HTTPClient()
        res = h_c.fetch("http://www.baidu.com")
        # print(res)
        # pass