GPU上运行神经网络模型，是使用多线程并行加速的，如果出错，真正的错误信息很容易被cuda的错误信息淹没，所以难以看到错误信息，一般引起问题的原因是数组等超限，定位到具体是anchor_ratios=[0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0]修改成默认anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0]就可以啦。
比如，focalloss中gamma数组个数和数据类别数不一致也会报错：
/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/ScatterGatherKernel.cu:115: operator(): block:
将维度修改成一致即可
参考：
pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:53: lambda [](int)-＞auto::operator()(int)-＞auto: bl_Wanderer001的博客-CSDN博客
