c – 双重免费或腐败

概述我在我的C程序中遇到了一个运行时错误“double free or corruption”,它调用了一个可靠的库ANN并使用OpenMP来平行for循环. *** glibc detected *** /home/tim/test/debug/test: double free or corruption (!prev): 0x0000000002527260 *** 这是否意味着地址0x0000 我在我的C程序中遇到了一个运行时错误“double free or corruption”,它调用了一个可靠的库ANN并使用OpenMP来平行for循环.

*** glibc detected *** /home/tim/test/deBUG/test: double free or corruption (!prev): 0x0000000002527260 ***

这是否意味着地址0x0000000002527260的内存被释放多次？

错误发生在“_search_struct-> annkSearch(queryPt,k_max,nnIDx,dists,_eps);”内部函数classify_varIoUs_k(),它在函数tune_complexity()内部的OpenMP for循环中.

请注意,当OpenMP有多个线程时会发生错误,并且在单线程情况下不会发生.不知道为什么.

以下是我的代码.如果它不足以进行诊断,请告诉我.谢谢你的帮助！

voID KNNClassifIEr::train(int nb_examples,int dim,double **features,int * labels) {                               _nPts = nb_examples;        _labels = labels;        _dataPts = features;        setting_ANN(_dist_type,1);       delete _search_struct;      if(strcmp(_search_neighbors,"brutal") == 0) {                                                                       _search_struct = new ANNbruteForce(_dataPts,_nPts,dim);      }else if(strcmp(_search_neighbors,"kdtree") == 0) {        _search_struct = new ANNkd_tree(_dataPts,dim);        }    }        voID KNNClassifIEr::classify_varIoUs_k(int dim,double *feature,int label,int *ks,double * errors,int nb_ks,int k_max) {                    ANNpoint      queryPt = 0;                                                                                                                        ANNIDxArray   nnIDx = 0;                                                                                                                 ANNdistArray  dists = 0;                                                                                                                 queryPt = feature;             nnIDx = new ANNIDx[k_max];                                                                       dists = new ANNdist[k_max];                                                                                        if(strcmp(_search_neighbors,"brutal") == 0) {                                                                                         _search_struct->annkSearch(queryPt,_eps);            }else if(strcmp(_search_neighbors,"kdtree") == 0) {              _search_struct->annkSearch(queryPt,_eps); // where error occurs            }            for (int j = 0; j < nb_ks; j++)            {              scalar_t result = 0.0;              for (int i = 0; i < ks[j]; i++) {                                                                                                    result+=_labels[ nnIDx[i] ];              }              if (result*label<0) errors[j]++;            }            delete [] nnIDx;            delete [] dists;          }          voID KNNClassifIEr::tune_complexity(int nb_examples,int *labels,int fold,char *method,int nb_examples_test,double **features_test,int *labels_test) {              int nb_try = (_k_max - _k_min) / scalar_t(_k_step);              scalar_t *error_valIDation = new scalar_t [nb_try];              int *ks = new int [nb_try];              for(int i=0; i < nb_try; i ++){                ks[i] = _k_min + _k_step * i;              }              if (strcmp(method,"ct")==0)                                                                                                                               {                train(nb_examples,dim,features,labels );// train once for all nb of nbs in ks                                                                                                            for(int i=0; i < nb_try; i ++){                  if (ks[i] > nb_examples){nb_try=i; break;}                  error_valIDation[i] = 0;                }                int i = 0;          #pragma omp parallel shared(nb_examples_test,error_valIDation,features_test,labels_test,nb_try,ks) private(i)                {          #pragma omp for schedule(dynamic) Nowait                  for (i=0; i < nb_examples_test; i++)                       {                    classify_varIoUs_k(dim,features_test[i],labels_test[i],ks,ks[nb_try - 1]); // where error occurs                  }                }                for (i=0; i < nb_try; i++)                {                  error_valIDation[i]/=nb_examples_test;                }              }          ......     }

更新：

谢谢！我现在正试图通过使用“#pragma omp critical”来纠正classify_varIoUs_k()中写入相同内存问题的冲突：

voID KNNClassifIEr::classify_varIoUs_k(int dim,int k_max) {     ANNpoint      queryPt = 0;      ANNIDxArray   nnIDx = 0;        ANNdistArray  dists = 0;       queryPt = feature; //for (int i = 0; i < Vignette::size; i++){ queryPt[i] = vignette->content[i];}           nnIDx = new ANNIDx[k_max];                  dists = new ANNdist[k_max];                 if(strcmp(_search_neighbors,"brutal") == 0) {// search      _search_struct->annkSearch(queryPt,_eps);    }else if(strcmp(_search_neighbors,"kdtree") == 0) {      _search_struct->annkSearch(queryPt,_eps);    }    for (int j = 0; j < nb_ks; j++)    {      scalar_t result = 0.0;      for (int i = 0; i < ks[j]; i++) {                  result+=_labels[ nnIDx[i] ];  // Program received signal SIGSEGV,Segmentation fault    }      if (result*label<0)      {      #pragma omp critical      {        errors[j]++;      }      }    }    delete [] nnIDx;    delete [] dists;  }

但是,“result = _labels [nnIDx [i]];”中存在新的段错误错误.有些想法？谢谢！

解决方法 好的,既然你已经声明它在单线程情况下可以正常工作,那么“普通”方法将不起作用.您需要执行以下 *** 作：

>查找并行访问的所有变量
>特别是看看那些经过修改的
>不要在共享资源上调用delete
>查看在共享资源上运行的所有库函数 – 检查它们是否不进行分配/释放

这是双重删除的候选人列表：

shared(nb_examples_test,ks)

此外,此代码可能不是线程安全的：

for (int i = 0; i < ks[j]; i++) {         result+=_labels[ nnIDx[i] ];       }          if (result*label<0) errors[j]++;

因为两个或多个进程可能会尝试写入错误数组.

还有一个很好的建议 – 在线程模式下尝试不访问(特别是修改！)任何东西,这不是函数的参数！

总结

以上是内存溢出为你收集整理的c – 双重免费或腐败全部内容，希望文章能够帮你解决c – 双重免费或腐败所遇到的程序开发问题。

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