Проблема с трехмерными свертками в PyTorch с использованием ROCM/MIOpen - прямая свертка не может быть выполнена из-за неправильных параметров

Question

Я пытаюсь использовать PyTorch nn.Conv3d для сверточных автокодировщиков в системе с графическими процессорами AMD. У нас есть последние версии ROCM (4.5) и MIOpen (2.14). Тот же сценарий обучения работает с графическими процессорами NVIDIA. Мне удалось пройти такое же обучение с nn.Conv2D, но для Conv3D я получаю эту ошибку:

      return forward_call(*input, **kwargs)
  File ".../lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 587, in forward
    return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
  File ".../lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 582, in _conv_forward
    return F.conv3d(
RuntimeError: miopenStatusUnknownError
MIOpen Error: /MIOpen/src/ocl/convolutionocl.cpp:831: Forward Convolution cannot be executed due to incorrect params

вот сеть:

      class autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(autoencoder, self).__init__()
        self.conv_en = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, inp_x):
        x = self.conv_en(inp_x)

вот цикл обучения:

      for inputs, labels in train_loader:
    inputs = inputs.permute(0,2,1,3,4).to(torch.device('cuda'))
    predictions = distrib_model(inputs)

Любые идеи?

Answer 1

К вашему сведению, эта проблема, кажется, исправлена ​​​​в ROCM 5.1.1. Список изменений можно найти здесь .