严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2338 OBJECT_ALLOCATED_ON_STACK_IS_TOO_BIG testOpenCV d:\3rdplib\eigen3\eigen\src\core\densestorage.h 33
时间: 2023-08-27 18:06:18 浏览: 52
引用中提到了错误C2338: OBJECT_ALLOCATED_ON_STACK_IS_TOO_BIG。这个错误通常是因为在栈上分配的对象太大。栈是用来存储局部变量和函数调用信息的内存区域,它的大小是有限制的。当我们试图在栈上分配一个太大的对象时,就会出现这个错误。
解决这个问题的方法是将对象的分配方式改为在堆上进行,也就是使用动态内存分配。可以使用new关键字来动态创建对象,并使用delete关键字来释放内存。这样可以避免栈的大小限制。
另外,还需要注意在使用动态内存分配时,要记得手动释放内存,否则可能会导致内存泄漏的问题。
所以,要解决错误C2338: OBJECT_ALLOCATED_ON_STACK_IS_TOO_BIG,你可以将对象的分配方式改为在堆上进行动态内存分配,并在适当的时候释放内存。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
for obj in list(torch.cuda.memory_allocated()): 提示错误TypeError: 'int' object is not iterable
这个错误提示表明你试图迭代一个 int 对象,而 int 对象不支持迭代操作。推测你的代码应该是这样的:
```
import torch
memory_usage = torch.cuda.memory_allocated()
for obj in list(memory_usage):
# do something
```
`torch.cuda.memory_allocated()` 返回的是一个 int 类型的值,它表示当前 PyTorch 程序在 GPU 上已经分配的内存大小,因此不能直接迭代。如果你想要迭代一个列表,可以将它封装到一个列表中,例如:
```
import torch
memory_usage = [torch.cuda.memory_allocated()]
for obj in memory_usage:
# do something
```
或者直接使用列表:
```
import torch
memory_usage = [1, 2, 3, 4] # 这里假设你有一个列表需要迭代
for obj in memory_usage:
# do something
```
希望这能帮助你解决问题。
这些字段分别什么意思 object_schema allocated data pages pages_hashed pages_old rows_cached
这些字段是用来描述MySQL InnoDB缓冲池中的页(page)的,具体含义如下:
1. `object_schema`: 页所属的数据库名称。
2. `allocated`: 页是否已经被分配(allocated)。
3. `data`: 页的数据大小,单位为字节。
4. `pages`: 缓冲池中的页号(page number),即该页在缓冲池中的位置。
5. `pages_hashed`: 缓冲池中已经使用的页数。
6. `pages_old`: 缓冲池中老的页(即最近未被访问的页)数。
7. `rows_cached`: 该页缓存的行数。
需要注意的是,这些字段的具体含义可能会随着MySQL版本的不同而略有变化。此外,这些字段只适用于InnoDB存储引擎,对于其他存储引擎可能没有意义。通常情况下,这些字段用来监控InnoDB缓冲池的使用情况,以便管理员进行性能调优和故障排除。