深度学习训练的时候segmentation fault core dumped

### 深度学习训练过程中遇到的 `Segmentation Fault` 核心转储问题解决方案

#### 了解 `Segmentation Fault`

当程序尝试访问未分配给它的内存区域时，操作系统会触发段错误并终止该进程。对于深度学习框架如 PyTorch，在多线程或多进程中处理大量数据时容易发生此类异常[^1]。

#### 版本兼容性检查

确保所使用的 Python 及其依赖库版本相互兼容非常重要。特别是针对 GPU 加速功能而言，CUDA 和 cuDNN 的安装配置需严格遵循官方文档指导。任何不一致都可能导致不可预见的行为甚至崩溃现象[^2]。

#### 使用 GDB 进行调试

一旦应用程序抛出了 `Segmentation fault (core dumped)` 错误并且生成了相应的 core 文件，则可以利用 GNU 调试器（GDB）来加载这些文件从而定位具体哪一部分代码引发了问题：

gdb ./train_script.py ./core_train_script_py_...

通过这种方式可以获得更详细的堆栈跟踪信息以便进一步排查根本原因所在[^3]。

#### 利用 Pystack 工具快速诊断

除了传统的 GDB 方法外，还可以考虑采用专门设计用于解析Python程序Core Dump的专业工具——Pystack来进行高效便捷地初步分析:

pip install pystack
pystack core <path_to_core_file>

此命令能够迅速展示出导致崩溃时刻调用链路上的关键函数名及其参数值等有用线索[^4]。

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