mindspore Segmentation fault

回答: 当在MindSpore Lite中运行模型时，如果从模型中读取的值无效，可能会导致意外的结果。例如，如果将无效的值用作向量的偏移量，可能会导致应用程序出现分段错误问题。因此，在使用MindSpore Lite时，建议进行安全使用，确保从模型中读取的值有效。中的示例代码中，使用了一种每次epoch重新生成索引数组的Sampler策略。运行第一个epoch后，报错Segmentation fault(core dumped)。这可能是由于代码逻辑问题导致的错误。需要检查代码中是否存在其他可能导致segmentation fault的问题。

如果需要进一步调试mindspore的Segmentation fault问题，可以使用gdb进行调试。可以提供mindspore的debug版本，并导出core文件。具体的调试方法为：1、设置ulimit-c unlimited，以便生成core文件；2、通过echo命令将core文件定向到指定路径。然后可以使用gdb加载导出的core文件进行调试。需要提供您使用的是arm还是x86架构，以便提供合适的debug版本和相应的支持。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Security for MindSpore training](https://blog.csdn.net/weixin_54227557/article/details/121695784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [ 不同Sampler策略，在非数据下沉模式下，模型训练失败 报错Segmentation fault(core dumped)](https://blog.csdn.net/weixin_45666880/article/details/127783801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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