最近在使用pytorch框架的分布式多卡跑深度学习模型时，遇到了该问题，并且出错位置随机，无任何明确错误提示：

此前，也遇到过类似的问题，排查原因在于使用coco数据集做检测时，coco的训练集和验证集均存在有些数据没有label（即没有检测框的数据），损失计算有问题，从而导致了多卡训练在进行信息通信时卡死现象。本次初步排查出错位置在于：loss.backward(), 即梯度回传出错。

为了解决该问题，仍然排查数据问题，将coco没有标签的数据剔除，然而问题并没有解决。进一步排查发现，读取数据时是有标签的，经过了transform之后，边界框消失了！

所以问题在于transform中的随机裁剪操作，有可能将当前图片的所有label均裁剪在之外。进一步解决：重新多次transform，直到该数据的transform之后保持有label，问题解决。

总结：核心原因是数据corrupted/incomplete，解决数据问题，即可解决该问题。