最近在做tensorflow目标检测API生成模型的时候，已经结束训练，但是无法生成模型，报错如下所示：
分析错误的原因可能是GPU显存不足的原因导致了 "已放弃（核心已转储）"出现，我们现在看看是否真的还有没有杀掉的GPU进程
执行
nvidia-smi
: 果然发现有没有杀掉的进程
执行 kill -9 16017 : 果然发现有没有杀掉的进程：
再次运行：
不会再报错
问题解决！！！
最近在做tensorflow目标检测API生成模型的时候，已经结束训练，但是无法生成模型，报错如下所示：分析错误的原因可能是GPU显存不足的原因导致了 "已放弃（核心已转储）"出现，我们现在看看是否真的还有没有杀掉的GPU进程执行 nvidia-smi: 果然发现有没有杀掉的进程执行 kill -9 16017 : 果然发现有没有杀掉的进程：再次运行：不会再报...
由于软件需求我写了个测试软件，我定义两个u8 的buf为1280*720*8的大小，也差不多要接近于15M 的大小了，在语法没有错误的情况下直接报段错误（
核心已转储
）的错误。查找了相关的资料，在这里记录一下。
这里我们需要用到Linux下的一个指令：
ulimit -a
电脑的信息如下：
core file size (blocks, -c) 0
data seg s...
简单写一下YOLOV3遇到的一个问题----训练已
放弃
(
核心已转储
)
这个问题在训练和测试的时候经常
出现
，特别是自己训练数据集和使用自己训练权重进行测试的时候。简单总结一下
出现
的原因和解决方案吧。
1、权限问题
由于在进行训练时，应该是调用了一些编译生成的文件，没有权限去读取，所以在“./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74”命令之前加上sudo。
2、标签问题
检测的标签在data/voc.name
I1221 10:24:19.919129 12934 layer_factory.hpp:77] Creating layer mnist
I1221 10:24:19.919893 12934 net.cpp:100] Creating Layer mnist
I1221 10:24:19.919911 12934 net.cpp:408] mnist -> data
这是运行高翔slambook2的代码
出现
的错误
>terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
…………已
放弃
(
核心已转储
)
问题原因就在于代码中的文件路径找不到，所以
出现
为空的问题。
更新后使用 Nix 固定节点依赖项
node2nix -d -l package-lock.json -c node-attrs.nix
-d选项指定您明确希望安装开发依赖项，这是有道理的，因为我们正在构建站点。 记住这一点很重要。
通常，您希望在npm audit之后运行它以修复“漏洞”，例如开发依赖项中的正则表达式 DoS。
此外，前面提到的Makefile包括此命令。 在这种情况下，只需运行
make n2
一个FUSE文件系统，用于收集和存储核心转储。
传统的Web应用程序将“预分叉”以改善并行性，但仍支持不正确支持多线程的基础运行时。 拥有十几个php或ruby进程的情况并不少见，每个进程消耗400+ MB的内存。
想象一下所有这些人同时崩溃的情况。 所有进程将并行将内核转储到磁盘。 磁盘将th动，在一次写入的十几个不同的大文件之间进行无尽的搜索。
一个简单的解决方案是简单地禁用核心转储，但是如果您希望能够修复这些错误，那么拥有一个核心真的很好。 另外，如果它们都在同一时间崩溃，那么您可能只需要一个内核。
所以...
Toiletfs通过一次只打开一个文件解决了这个问题。 当内核尝试打开磁盘上的十二个内核时，第一个将成功，而其余则将失败。
Toiletfs还支持在close（）之后执行Shell脚本，以创建错误报告或警告您的监视基础结构。
为什么不能只使用cor
段错误（
核心已转储
）（core dumped）问题的分析方法1.段错误1.1段错误的含义1.2实际常见原因2.生成core文件2.1.使用命令 ulimit -a 查看core文件大小限制2.2使用 命令 ulimit -c 10240 （10240的位置可以是任意一个比较大的数字） 或者ulimit -c unlimited2.3 编译的时候一定要加入-g选项，要不然在最后显示错误的时候只会显示错的地址，而不会显示错误的具体信息2.4生成core的路径3.调试core
1.段错误
1.1段错误的含义
1. 检查程序代码，查找可能导致段错误的语句或者变量。
2. 使用调试工具，如gdb，来定位问题所在。可以使用gdb命令“run”来运行程序，并使用“backtrace”命令查看调用栈，找到导致段错误的函数。
3. 检查系统内存使用情况，如果内存不足可能会导致段错误。可以使用“free”命令查看系统内存使用情况。
4. 如果是动态链接库导致的段错误，可以使用“ldd”命令查看程序依赖的库，检查是否缺少某些库或者库版本不匹配。
5. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新编译程序，或者升级系统和相关库的版本。
### 回答2：
段错误是指访问内存中不被允许的区域，这会导致程序崩溃并
出现
“段错误
核心已转储
”的提示。通常情况下，
出现
段错误是由于程序的编程错误导致的，比如使用了未初始化的指针、数组越界或者堆栈溢出等。
对于Ubuntu系统中
出现
的段错误，有以下几种解决方法：
1. 使用gdb调试：使用gdb可以定位程序中引起段错误的具体代码，通过定位错误点找到并解决代码问题。可以使用以下命令进行调试：
gdb ./可执行文件
2. 检查内存：使用内存检测工具可以检测内存是否存在问题，比如memtest86+工具可以进行内存检测。如果存在内存问题，需要更换内存条。
3. 检查并更新软件包：如果
出现
段错误，有可能是因为系统软件包存在问题导致的，可以使用以下命令更新软件包：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
4. 检查硬件：如果上述方法都不能解决问题，那么有可能是硬件故障导致的，需要检查服务器的硬件是否正常。
总结来说，解决Ubuntu系统中的段错误，需要先定位
出现
错误的原因，再根据具体情况采取相应的
解决办法
，有时需要多种方法结合使用才能解决问题。
### 回答3：
段错误是由于程序访问了非法内存地址或者对已释放内存进行操作而发生的错误。当段错误发生时，系统会将错误信息记录下来并将其转储到内存中的核心转储文件中，以便进行调试和分析。
解决段错误的方法：
1. 检查代码：首先，应该检查代码中是否有访问非法内存地址或者对已释放内存进行读写操作的情况。可以使用工具如Valgrind进行内存泄漏检测和调试。
2. 升级软件：段错误也有可能是由于软件版本太旧或者不兼容造成的。可以尝试升级软件或者使用相应版本的依赖库。
3. 更改内存设置：有时候，段错误可能由于内存不足或者内存权限不够造成的。可以尝试增加内存空间或者更改内存权限。
4. 手动转储文件：如果需要进行调试，可以手动转储核心转储文件。在命令行中输入 ulimit -c unlimited，然后运行程序。当程序发生段错误时，会在当前目录下生成一个core文件。可以使用GDB等调试工具对此进行调试和分析。
总之，段错误的解决需要结合具体的情况进行分析和处理。通过检查代码、升级软件、更改内存设置以及手动转储文件等方法，可以有效诊断并解决段错误问题。
正确解决CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
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