PyTorch RuntimeError: upsample_bilinear2d_backward_out_cuda 不确定性实现问题解决方法

PyTorch RuntimeError: 'upsample_bilinear2d_backward_out_cuda' 不确定性实现问题解决方法

该错误通常出现在你启用了 torch.use_deterministic_algorithms(True) 配置，并且使用 upsample_bilinear2d_backward_out_cuda 操作时，因为该操作没有确定性的实现。

以下是解决这个问题的几种方法:

1. 关闭确定性算法: 你可以在使用 upsample_bilinear2d_backward_out_cuda 操作之前，使用 torch.use_deterministic_algorithms(False) 关闭确定性算法。例如:

   with torch.backends.cudnn.flags(enabled=False):
       # 使用 upsample_bilinear2d_backward_out_cuda 操作
   

2. 使用 warn_only=True 选项: 你可以在使用 upsample_bilinear2d_backward_out_cuda 操作时，添加 warn_only=True 选项来忽略警告。例如:

   with torch.autograd.set_detect_anomaly(True):
       # 使用 upsample_bilinear2d_backward_out_cuda 操作
   

3. 提交问题: 如果以上方法不适用于你的应用程序，你可以在 https://github.com/pytorch/pytorch/issues 上提交一个问题，帮助我们优先添加对此操作的确定性支持。

请根据你的具体情况选择适合你的解决方法。