terminate called without a

时间: 2024-06-08 14:10:19 浏览: 156
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Opencv安装编译时,未启用QT的问题

active exception异常是什么意思以及如何避免它? "terminate called without an active exception"是一个运行时错误,表示程序在没有活动异常的情况下终止了。该异常通常发生在使用C++的std::thread库创建线程时,但在调用join()或detach()之前未正确管理线程的结束。 为了避免"terminate called without an active exception"异常,有几个方法可以尝试: 1. 使用join()函数:在主线程结束之前,调用线程的join()函数,等待线程的执行完成。这样可以确保线程正常结束,并且可以避免异常的发生。 2. 使用detach()函数:如果不想等待线程结束,可以调用线程的detach()函数,将线程分离。这样,在主线程结束后,线程将继续运行,直到执行完成。但是需要注意的是,使用detach()函数后,你将无法管理线程的执行状态和终止。 3. 使用RAII(资源获取即初始化)技术:通过使用RAII技术,可以在对象析构时自动调用join()函数,以确保线程的正常结束。可以使用std::thread的std::unique_ptr包装线程对象,从而在析构时自动调用join()函数。 总之,"terminate called without an active exception"异常表示程序在没有活动异常的情况下终止了。为了避免这个异常,你可以使用join()函数、detach()函数或RAII技术来正确管理线程的结束。
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Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/run.py", line 7, in <module> model.train(data='/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml') File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 371, in train self.trainer.train() File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 192, in train self._do_train(world_size) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 328, in _do_train preds = self.model(batch['img']) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 219, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 70, in _forward_once x = m(x) # run File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/modules/block.py", line 183, in forward return self.cv2(torch.cat(y, 1)) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 23.65 GiB total capacity; 6.18 GiB already allocated; 98.56 MiB free; 6.21 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF terminate called without an active exception Aborted (core dumped)

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