关于由import引起的Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

博主在使用Pytorch进行神经网络路径规划时遇到一个问题,即在导入torch后程序崩溃,错误代码为0xC0000005。通过调试发现问题出现在调用matplotlib.pyplot时。尝试了各种解决方案未果,最终发现将import torch语句放在所有import语句的最前面可以解决问题。这一现象令人困惑,但调整后的程序运行正常。

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关于由import引起的Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

今天在使用神经网络做路径规划时,遇到了一个很奇葩的问题。我把训练好的模型参数导入模型后,运行路径规划程序,然后发现Pycharm迟迟跳不出规划图像,最后程序莫名的就停止了,然后出现了“Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)”这句话。

就很莫名奇妙,我把import torch去掉之后,程序又可以正常运行了。。。
然后我用debug定位到self.fig, self.ax = plt.subplots(),发现程序是卡在这里的。准确来说,是任何一句会调用plt的程序。

然后,我查了百度,发现解决方法真是千奇百怪。这篇文章对于解决方法做了一个汇总,但是没有一个是能解决我的问题的。

根据我的情况,问题应该是torchmatplotlib之间存在某种问题。但是我查了一晚上的问题,就是找不到哪里存在问题,很绝望。。。

最后也是机缘巧合,我把import torch这句代码放到了最上方,然后问题就莫名的解决了,一脸懵逼。。。

这个是我修改之前的import顺序,加入import torch后,Pycharm就会报上面的问题。

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import torch

以下是我修改之后的import顺序。从结果上说,把import torch放在第一行,就不会出现上述的问题了。也不知道是什么奇怪原理。。。

import torch
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
### YOLOv11 运行时出现 `Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)` 的解决方案 当遇到 `Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)` 错误时,表明程序在执行期间发生了内存访问冲突或非法操作。对于 YOLOv11 来说,这类问题通常由以下几个方面引起: #### 1. 内存泄漏或越界访问 内存管理不当可能导致未初始化指针、数组越界等问题,进而触发此错误。建议仔细审查代码中的动态内存分配部分以及涉及多线程处理的地方。 #### 2. GPU 设备驱动兼容性 如果使用GPU加速,则需确认所使用的CUDA版本与PyTorch或其他依赖库相匹配,并更新至最新稳定版显卡驱动以排除潜在硬件层面的因素[^4]。 #### 3. 数据集路径配置有误 确保数据集文件夹结构正确无误,特别是图像及其标签之间的对应关系要保持一致;另外还需注意工作目录设置是否合理,防止因相对路径解析失败而导致读取异常。 #### 4. Python环境变量污染 有时不同项目间共享相同的虚拟环境可能会造成包版本冲突,尝试创建独立的conda/virtualenv来隔离各个项目的依赖项。 针对上述情况可采取如下措施进行排查修复: - **调试模式下运行**:启用详细的日志记录功能以便定位具体哪一部分引发了崩溃。 - **逐步简化输入样本**:通过减少批次大小(batch size),降低模型复杂度等方式缩小测试范围直至找到最小重现案例。 - **升级第三方组件**:参照官方文档推荐的最佳实践安装相应软件栈组合,如CUDNN, OpenCV等工具链。 最后附上一段简单的Python脚本用于验证当前环境中是否存在基本的功能缺陷: ```python import torch from yolov11 import model as yolo_model device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = yolo_model().to(device) try: dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device) output = model(dummy_input) except Exception as e: print(f"Error occurred: {e}") else: print("Model inference successful.") ```
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