addr2line -f your_executable

`addr2line -f your_executable` 是一个调试工具，用于将程序地址转换成对应的源代码行。在这个上下文中，`-f` 选项表示"full format"，意味着它会给出尽可能详细的信息，包括函数名、源代码行数以及可能的行号范围。

当你需要了解一个可执行文件中特定内存地址关联的源代码行时，可以输入这个命令，比如你想知道某个崩溃报告中的异常发生点来自哪里，可以运行类似这样的命令：

addr2line -f /path/to/your_executable `gdb-ptrace-get-lineno`

这里的 `/path/to/your_executable` 替换为你想要分析的可执行文件路径，而 `gdb-ptrace-get-lineno` 或者 `gdb backtrace` 输出的线程或堆栈跟踪中的地址。

通过这个命令，你就能得到与给定地址相关联的实际源代码行，这对于定位错误、理解和修复代码非常有用。

相关问题

dist_train.sh configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 1 usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_addr MASTER_ADDR] [--master_port MASTER_PORT] [--use_env] [-m] [--no_python] training_script ... launch.py: error: argument --nproc_per_node: invalid int value: 'configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py'

看起来你在运行分布式训练的时候出现了问题。错误信息提示 `--nproc_per_node` 参数的值不合法，因为它应该是一个整数，但你传入的是 `configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py`。请检查一下你的命令行参数，确保 `--nproc_per_node` 参数的值是一个整数。另外，还要确保你已经正确地设置了其他分布式训练所需的参数，如 `--nnodes`、`--node_rank`、`--master_addr` 和 `--master_port`。如果你不确定如何设置这些参数，可以参考 PyTorch 的官方文档中关于分布式训练的部分。

bcopy((char *)server->h_addr, (char *)&serv_addr.sin_addr.s_addr, server->h_length);

这行代码是用来将服务器地址复制到 `serv_addr.sin_addr.s_addr` 中的。`bcopy()` 函数用于在内存之间复制数据。在这里，它将 `server->h_addr` 中的数据复制到 `serv_addr.sin_addr.s_addr` 中，`server->h_addr` 是一个指向服务器地址的指针，`serv_addr.sin_addr.s_addr` 是一个用于存储服务器地址的变量。通过这个操作，将服务器地址复制到 `serv_addr.sin_addr.s_addr` 中，以便后续的网络连接使用。