PyTorch内核崩溃解决方法

当PyTorch内核出现崩溃时，请尝试重启内核、检查代码错误、减小批量大小或更新环境依赖来解决问题。

在PyTorch中遇到内核崩溃时，请考虑重置环境、审查代码逻辑、减少批次大小或将驱动与库升级到最新版本来解决问题。

- 调用torch库时常会出现此类问题。

- 问题常由Python版本不兼容或差异引起。

- 解决该问题有两种方式，其一是确保Python版本与PyTorch版本相匹配。

- 在头文件中添加该语句的另一种方法

- 此时运行不会再出现核死亡错误。