为了解决这个bug耽误了一天的时间，这里记录一下踩坑日记。
在运行代码时候出现RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered上网找了找解决方案：
1：减小batchsize大小，我设置的为8，我想tesla v100不可能连batchsize=8都跑不了吧，反手把batchsize设置为4，发现还是报错，排除。
2：检查model是否在CUDA上，经过检查确实在cuda上。
3：我的错误很奇怪，是模型训练了一个batch就停止了，把batchsize设置为4后训练五个batch停止了，看了看错误提示：316行 optimizer.step()，于是我搜了一下optimizer.step()，发现我的optimizer.step()放在lr_scheduler.step()后面，于是调整他俩的前后顺序。再次运行还是错误，搜了搜发现这个错误是并没有指定哪一行，相当于只报错，不告诉位置。
于是又找了找，发现在代码的前面添加一行os.environ[‘CUDA_LAUNCH_BLOCKING’] = ‘1’可以告诉指定位置错误（有时候用cpu运行也可以告诉具体的错误，而GPU不会，但是cpu有时在还没有告诉错误之前就已经因为内存不足被killed了）。
再次运行，出现新的错误，谢天谢地终于不是抓瞎了。
RuntimeError: fractional_max_pool2d_backward_out_cuda failed with error code 0
继续搜索，在GitHub的issue中发现同样的错误：
解决方案一：降低pytorch版本
解决方案二：降低pytorch版本，用更大的池化维度，即maxpool1d有问题，为什么不是maxpool2d呢？因为我在代码中根本没用到maxpool2d。这应该是代码本身的bug(我猜的)。
经过我检查代码中F.maxpool1d发现并没有错误，因此不得不面对降低pytorch版本，就将我本身的1.3.1的版本卸载掉，重新安装1.2.0版本，但是我感觉肯定和和1.3版本的一些包，驱动什么的不匹配，但是只能硬着头皮改了。
经过千辛万苦，下载好了1.2版本，运行发现不报上面的错了，但是由新的错误，
can’t import OneCycleLR from torch.optim.lr_scheduler
这个完全是版本冲突导致的！！！，pytorch作者已经将OneCycleLR 加入了pytorch中。所以降低版本就会导致新的错误！！！
最后我重新修改了代码，将原来的F.maxpool1d用F.maxpool2d重写，重新运行就可以了。