运行时出现段错误

本文详细解释了程序运行时出现段错误的原因,主要是由于非法内存访问引起。文章提供了具体实例,展示了一段网络编程代码,并指出了解决此类问题的方法,即通过调整用户权限来避免错误。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

编译通过,运行时出现段错误

产生段错误是因为访问了错误的内存段,一般是你没有权限(这句话很重要),或者根本就不存在对应的物理内存,尤其常见的是访问0地址.

    通常,段错误就发生在访问的内存超出了系统所给程序的内存空间,这个值是由gdtr来保存的,它是一个48位的寄存器,其中的32位保存由它指向的gdt表,后 13位保存相应于gdt的下标,最后3位包括了程序是否在内存中以及程序的在cpu中的运行级别,指向的gdt是由以64位为一个单位的表,在这张表中就保存着程序运行的代码段以及数据段的起始地址以及与此相应的段限和页面交换还有程序运行级别还有内存粒度等等的信息。一旦一个程序发生了越界访问,cpu 就会产生相应的异常保护,于是segmentation fault就出现了.

在编程中以下几类做法容易导致段错误,基本是是错误地使用指针引起的

1)访问系统数据区,尤其是往 系统保护的内存地址写数据
   最常见就是给一个指针以0地址
2)内存越界(数组越界,变量类型不一致等) 访问到不属于你的内存区域


然而,在程序完全正确的情况下仍有错误,是因为linux中用户权限问题!改成root用户后即可运行成功!!

程序代码如下(网络编程技术及应用):

#ifdef _cplusplus
extern "C" {
#endif
#include <pcap.h>
#ifdef _cplusplus
}
#endif

void printer(u_char * user,const struct pcap_pkthdr * h,const u_char * p)
{
        printf("i get one packet! ");
}


#define DEFAULT_SNAPLEN 68
int main()
        {
                char ebuf[PCAP_ERRBUF_SIZE];
                char *device=pcap_lookupdev(ebuf);

                bpf_u_int32 localnet, netmask;
                pcap_lookupnet(device, &localnet, &netmask, ebuf);

                printf("%u.%u.%u.%u", localnet&0xff, localnet>>8&0xff,
                localnet>>16&0xff, localnet>>24&0xff);
                printf(":%d.%d.%d.%d ", netmask&0xff, netmask>>8&0xff,
                netmask>>16&0xff, netmask>>24&0xff);

                pcap_t *pd;
                pd= pcap_open_live(device, DEFAULT_SNAPLEN, 0, 1000, ebuf);
                    //if(pcap_datalink(pd) == DLT_EN10MB)
                //printf("10Mb以太网 ");

                struct bpf_program fcode;
                pcap_compile(pd, &fcode, NULL,1 ,0 );

                pcap_setfilter(pd, &fcode);

                pcap_loop(pd, 10, printer, NULL);

                struct pcap_stat stat;
                pcap_stats(pd, &stat);
                printf("recv %d, drop %d. ", stat.ps_recv, stat.ps_drop);

                pcap_close(pd);
                }
 
### YOLO 运行出现段错误(核心已转储)的解决方案 #### 版本兼容性问题 当运行YOLO的不同版本,可能会遇到因不同版本之间的不兼容而导致的核心已转储问题。例如,在运行YOLOv5 v5.0版本`detect.py`脚本,如果使用的预训练模型是从GitHub上自动下载的最新版本(v6.1),这可能导致环境和模型版本间的不匹配,进而引发段错误[^2]。 为了防止此类情况发生,建议确保所使用的YOLO框架及其依赖项保持在同版本下工作。可以通过指定特定标签或分支来克隆仓库,而不是拉取最新的主干代码: ```bash git clone -b tags/v5.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` #### GPU 配置不当引起的段错误 调用GPU进行训练可能出现CUDA错误:“invalid device ordinal”,这种情况下通常意味着CUDA设备初始化失败或者指定了不存在的GPU编号。对于Ubuntu 16.04系统搭配GTX1080Ti显卡的情况,已经验证过CUDA 8.0、cuDNN v6.0以及OpenCV 3.4.3是个可行组合[^3]。因此,确认当前环境中这些组件是否正确安装并配置至关重要。 另外,还需注意检查CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置是否合理,它决定了程序能够访问哪些物理GPU: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 只允许使用第0号和第1号GPU ``` #### 编译选项与第三方库的影响 有编译过程中某些优化选项也可能引起不稳定行为。比如在尝试构建带有密集点云支持的ORB-SLAM2项目,就曾因为默认启用了些激进的编译参数而遭遇段错误;此调整CMakeLists.txt文件中的相关设定或许有所帮助[^1]。 同样地,对于基于Darknet实现的YOLO来说,Makefile内的OPENCV标志位也需要谨慎处理。虽然开启该功能可以让算法利用到更多的图像处理能力,但如果本地缺少必要的OpenCV头文件或是动态链接库路径未被正确识别,则很容易触发崩溃异常。所以务必按照官方文档指导完成所有前置准备工作后再继续后续操作。 #### 数据集及自定义权重带来的挑战 最后值得注意的是,自行准备的数据集结构不符合预期格式或者是加载未经充分测试过的自定义权重文件也会成为潜在的风险因素之。有报告指出,在执行检测任务期间频繁发生的“Segmentation fault (core dumped)”现象往往源于上述两点原因所致[^4]。针对这种情况,应该仔细核对自己所提供的输入样本遵循了正确的命名规则,并且经过适当预处理后才投入使用;与此同,尽可能选用官方发布的高质量预训练模型作为起点会更加稳妥可靠。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值