대체 분할 오류의 원인은 무엇입니까?

대체 분할 오류의 원인은 무엇입니까?

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Kosaraju의 SCC (Strong Connected Component) 그래프 검색 알고리즘을 Python으로 구현하고 있습니다.

이 프로그램은 작은 데이터 세트에서 훌륭하게 실행 초대라고 형 그래프 (800,000 개 이상의 노드)에서 실행하면 "Segmentation Fault"가 표시됩니다.

그 원인은 무엇입니까? 감사합니다!

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추가 정보 : 초대형 데이터에서 언제라도 사용했을 때 다음 오류가 발생했습니다.

"RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp"

그런 다음 사용하여 재귀 제한을 발생합니다.

sys.setrecursionlimit(50000)

그러나 '분할 오류'가 있습니다.

무한 루프가 최고 수준으로 작은 데이터에서 실행됩니다. 프로그램이 자원을 고갈 어디에 있습니까?

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이러한 확장 (C로 작성)이 할 수없는 메모리에 액세스 할 때 발생 합니다.

다음과 같은 방법으로 추적 할 수 있습니다.

• sys.settrace코드의 첫 번째 줄에 추가하십시오 .

• 답변이 에서 마크 가 gdb설명한대로 사용 .. 명령 프롬프트에서

  gdb python
  (gdb) run /path/to/script.py
  ## wait for segfault ##
  (gdb) backtrace
  ## stack trace of the c code
  

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나는 당신이 당신의 문제를 해결했다는 것을 이해하지만, 이것은 대답을 읽는 다른 사람들이 있습니다. 당신은 당신의 운영이 기본 프로세스에 할당하는 스택을 늘려야합니다.

수행하는 방법은 운영에 따라 실행하는 방법. Linux에서는 명령으로 ulimit -s현재 값을 확인할 수 있으며 다음과 같이 늘릴 수 있습니다.ulimit -s <new_value>

이전 값을 두 배로 늘리고 작동하지 않을 때 메모리가 부족하거나 메모리 부족할 때까지 계속 두 배로 늘리십시오.

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세분화 오류는 일반적인 오류이며 다음과 같은 여러 원인이 있습니다.

• 메모리 부족
• 램 메모리 결함

• 쿼리를 사용하여 db에서 거대한 데이터 세트 가져 오기 (인출 된 데이터의 크기가 스왑 mem보다 큰 경우)
• 잘못된 쿼리 / 버그 코드
• 긴 루프 (다중 재귀)

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ulimit 업데이트는 Python (Python segfault .. who know!) 및 C ++ 구현 모두에서 segfault를 수정하여 Kosaraju의 SCC 구현에 적용됩니다.

내 MAC의 경우 다음을 통해 가능한 최대 값을 찾았습니다.

$ ulimit -s -H
65532

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Google 검색 에서이 기사를 찾았지만 다음 "개인 솔루션"에 대해 논의 된 내용을 발견했습니다.

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Linux 용 Windows 시스템에서 Python 3.7에 대한 최근의 성가심은 동일한 Pandas 라이브러리가있는 두 대의 컴퓨터에서 하나는 저에게 segmentation fault, 하나는 경고를보고 것 입니다. 어떤 것이 더 새로운 것인지는 확실하지 않지만 "다시 설치" pandas됩니다.

내가 버기 머신에서 실행 한 명령.

conda install pandas

자세한 내용 : 모든 내용 (Git를 통해 동기화 됨)을 실행하고 어느 둘 다 WSL + Anaconda를 사용하는 Windows 10 컴퓨터입니다. 여기에 케이스를 만드는 스크린 샷이 있습니다. 또한 명령 줄 python이에 대해 불평 하는 시스템에서 Segmentation fault (core dumped)Jupyter Lab은 매번을 다시 시작합니다. 더 나쁜 것은 경고가 전혀 주어지지 않았다는 것입니다.

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몇 달 후 업데이트 : Windows 시스템에서 Jupyter 서버 호스팅을 중단했습니다. 이제 Windows에서 WSL을 사용하여 Linux 서버에서 열린 원격 포트를 가져오고 원격 Linux 컴퓨터에서 모든 작업을 실행합니다. 몇 달 동안 실행 오류를 경험 한 적이 없습니다. :)

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RPI에서 dlib를 업그레이드 한 후이 세분화 오류가 발생했습니다. 위의 Shiplu Mokaddim이 제안한대로 스택을 추적하고 OpenBLAS 라이브러리에 포함되었습니다.

OpenBLAS도 다중 프로그램에서 사용하면 분할 오류가 저장 될 때까지 하나의 급수적으로 증가합니다. 다중 단일 응용 프로그램의 경우 OpenBlas를 단일 프로그램 모드로 설정합니다.

Python 가상 환경에서 다음을 편집하여 OpenBLAS에 단일 만 사용 지시합니다.

    $ workon <myenv>
    $ nano .virtualenv/<myenv>/bin/postactivate

다음을 추가하십시오.

    export OPENBLAS_NUM_THREADS=1 
    export OPENBLAS_MAIN_FREE=1

rpi3b에서 모든 이미지 인식 앱을 찾았습니다.

참조 : https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/294

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/10035541/what-causes-a-python-segmentation-fault