项目场景：
python语言，GPU环境，定义神经网络后，初始化神经网络，训练模型前，cat数据，出现异常：RuntimeError: cuda runtime error (77)
问题描述：
虚拟试衣项目中，此处外层模型名称：Pix2PixHDModel,嵌套模型：G1,G2,U-net,G3。所以在最外层模型Pix2PixHDModel的forward函数，在处理前向传播过程中，难免会根据嵌套模型或最开始的输入数据，组织内层模型的输入，就像：G1_in = torch.cat([pre_clothes_mask, clothes, all_clothes_label, pose, noise], dim=1),然后遇到非法内存访问的问题。
RuntimeError: cuda runtime error (77) : an illegal memory access was encountered at XXXX:RuntimeError：CUDA运行时错误（77）：在以下位置遇到了非法的内存访问.
原因分析与解决方案：
1）问题的分析一：可能是输入cat中进行拼接的各个对象的shape不匹配。
解决方式：查看各个对象的shape：print(248, pre_clothes_mask.shape, clothes.shape, all_clothes_label.shape, pose.shape, noise.shape, )，打印输出：248 torch.Size([1, 1, 256, 192]) torch.Size([1, 3, 256, 192]) torch.Size([1, 14, 256, 192]) torch.Size([1, 18, 256, 192]) torch.Size([1, 1, 256, 192])，发现size没有问题。排除问题一。
2) 问题分析二：可能是拼接的各个对象不再同一类设备上，比如有的数据存在cpu内存上，有的在gpu的内存上。
解决方式：查看各对象的设备：print(248, pre_clothes_mask.device, clothes.device, all_clothes_label.device, pose.device, noise.device, )，打印输出：248 cuda:0 cuda:0 cuda:0 cuda:0 cuda:0，发现device正常，没有问题。排除问题二。
3）问题分析三：可能拼接的各个对象的数据类型不一致。
解决方式：检查各个对象的数据的数据类型：print(248, pre_clothes_mask.type(), clothes.type(), all_clothes_label.type(), pose.type(), noise.type(), )，打印输出：248 torch.cuda.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor，发现数据类型一致，没有问题。排除问题三。
4）问题分析四：基于前面三种问题都排除了，那么，还有可能是拼接的各个对象中，有对象的数据元素出现非法值。
解决方法：梳理对象的数据元素，看看是否有非法元素。
首先查看了数据集的正确性：能够正常显示输入如下：人体解析标签label，人物模特image,关键点热图pose，待穿裤子color,该裤子的轮廓数据edge。
能够正常显示，没有报错，说明数据集没有问题。
在检查数据输入模型前的预处理，预处理后的值正常是否合法。
如果都没有问题，那么可能是报错时定位不准确。在运行前添加：CUDA_LAUNCH_BLOCKING = 1，帮助cuda运行报错正确定位。之后再次排查，正确定位：masked_label = masked_label.scatter_(1, (label_map * (1 - clothes_mask)).data.long().cuda(), 1.0),具体原因是：
5）以上都没有排查到你的代码具体问题，或没有解决问题。只能尝试换高版本的框架了。
排查bug出现的可能情况，借助问题分析1，2，3，4，5找到问题的原因，对应解决方法，修改bug。
