Linux下hs_err_pid.log错误Out of Memory Error

时间: 2024-02-03 08:15:56 浏览: 28
"Out of Memory Error"错误通常是由于进程尝试使用超出其可分配内存限制的内存而引起的。在Linux下,当进程使用超出其可用内存时,操作系统将向进程发送SIGSEGV信号,并将其杀死。 如果您遇到了这个错误,有几个可能的解决方案: 1. 增加可用内存:如果您的系统中有足够的物理内存和交换空间,可以尝试增加进程的可用内存限制。您可以使用ulimit命令来设置进程内存限制,例如: ``` ulimit -v <memory_limit> ``` 其中,`<memory_limit>`是以KB为单位的内存限制值。 2. 优化代码:如果您的代码存在内存泄漏或其他内存使用问题,可以尝试优化代码以减少内存使用。 3. 升级硬件:如果您的系统中没有足够的物理内存和交换空间,可以考虑升级硬件来增加可用内存。 希望这些解决方案能够帮助您解决问题。
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hs_err_pid.log

hs_err_pid.log 是 Java 虚拟机(JVM)在发生严重错误时生成的错误日志文件。这个文件通常包含有关 JVM 错误的详细信息,例如错误类型、堆栈跟踪和系统环境配置。它可以帮助开发人员诊断和解决 JVM 异常和崩溃问题。 如果你遇到了 hs_err_pid.log 文件,你可以通过查看该文件来了解 JVM 错误的细节,并根据其中的信息来尝试解决问题。通常情况下,这个文件会包含有关引起错误的代码行数、堆栈跟踪和环境变量等重要信息。 要查看 hs_err_pid.log 文件,你可以使用文本编辑器打开它,并仔细阅读其中的内容。如果你不熟悉 JVM 错误日志的格式和内容,你可以将其中的关键信息提供给开发人员或在相关的技术支持论坛上提问,以获取更多帮助。

maven执行test会生成hs_err_pid中有out of memory error错误

这个错误通常是由于JVM的内存不足导致的。你可以尝试通过以下方式解决: 1. 增加JVM的内存限制。在pom.xml文件中的<build>节点下,添加以下代码: ``` <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <version>2.22.0</version> <configuration> <argLine>-Xmx1024m</argLine> </configuration> </plugin> </plugins> ``` 这里将JVM的内存限制设置为1024MB,你可以根据你的实际情况调整这个值。 2. 优化你的测试代码。有可能是测试代码中存在内存泄漏或者是不必要的对象创建导致的内存占用过多。你可以通过代码审查和性能分析工具来查找这些问题。 3. 分解你的测试用例。如果你的测试用例数量很大,可以考虑将它们分解成多个小的测试用例,分别执行。 希望这些方法能够帮助你解决问题。

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import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层,隐含层,输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状,使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值,使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值,使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化,目标值是1000 ,p=0.1 ,i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

[omm@lm2hdp03 bin]$ ./start-cluster.sh Starting cluster. [ERROR] The execution result is empty. [ERROR] Could not get JVM parameters and dynamic configurations properly. [ERROR] Raw output from BashJavaUtils: OpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x0000000080200000, 1404043264, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12) # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue. # Native memory allocation (mmap) failed to map 1404043264 bytes for committing reserved memory. # An error report file with more information is saved as: # /opt/gcytest/flink-1.17.1/bin/hs_err_pid30333.log Warning: Permanently added 'lm2hdp01,10.100.40.200' (ECDSA) to the list of known hosts. [INFO] 1 instance(s) of taskexecutor are already running on lm2hdp01. Starting taskexecutor daemon on host lm2hdp01. Warning: Permanently added 'lm2hdp02,10.100.40.202' (ECDSA) to the list of known hosts. [INFO] 1 instance(s) of taskexecutor are already running on lm2hdp02. Starting taskexecutor daemon on host lm2hdp02. Warning: Permanently added 'lm2hdp03,10.100.40.209' (ECDSA) to the list of known hosts. [ERROR] Could not get JVM parameters and dynamic configurations properly. [ERROR] Raw output from BashJavaUtils: OpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x0000000080200000, 1404043264, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12) # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue. # Native memory allocation (mmap) failed to map 1404043264 bytes for committing reserved memory. # An error report file with more information is saved as: # /home/omm/hs_err_pid32379.log

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