GPU上训练模型出现driver shutting down问题，该如何解决?

从的错误日志来看，训练过程在结束时遇到了一个CUDA错误，导致程序崩溃。错误信息显示"CUDA error: driver shutting down"，这可能是由于以下几个原因：

1. GPU内存不足：模型可能太大，或者批量大小可能太大，导致GPU内存不足。可以尝试减小模型大小或批量大小。

2. CUDA驱动程序问题：CUDA驱动程序可能存在问题。可以尝试更新CUDA驱动程序到最新版本。

3. 硬件问题：GPU可能存在硬件问题。如果可能的话，可以尝试在另一块GPU上运行程序，看看问题是否仍然存在。

此外，错误日志还建议设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1以进行调试。这将使CUDA操作同步执行，这样在出现错误时，可以得到更准确的堆栈跟踪。可以通过在脚本开始时添加以下Python代码来设置这个环境变量：

import os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'

或者在运行脚本之前在命令行中设置它：

export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

然后再运行脚本，看看是否可以得到更多关于错误的信息。