Core was generated by `./PLCXOperator'. Program terminated with signal 6, Aborted. #0 0x00007f504a0a623b in raise () from /usr/lib64/libpthread.so.0 Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install cyrus-sasl-lib-2.1.26-20.axs7.x86_64 glibc-2.17-157.axs7.1.x86_64 keyutils-libs-1.5.8-3.axs7.x86_64 krb5-libs-1.14.1-27.axs7.x86_64 libaio-0.3.109-13.axs7.x86_64 libcom_err-1.42.9-9.axs7.x86_64 libcurl-7.29.0-35.axs7.x86_64 libgcc-4.8.5-11.axs7.1.x86_64 libidn-1.28-4.axs7.x86_64 libselinux-2.5-6.axs7.x86_64 libssh2-1.4.3-10.axs7.1.x86_64 libstdc++-4.8.5-11.axs7.1.x86_64 nspr-4.11.0-1.axs7.x86_64 nss-3.21.3-2.axs7.1.x86_64 nss-softokn-freebl-3.16.2.3-14.4.axs7.x86_64 nss-util-3.21.3-1.1.axs7.x86_64 numactl-devel-2.0.9-6.axs7.x86_64 openldap-2.4.40-13.axs7.x86_64 openssl-libs-1.0.1e-60.axs7.x86_64 pcre-8.32-15.axs7.1.x86_64 zlib-1.2.7-17.axs7.x86_64 (gdb)

时间: 2023-07-29 15:09:46 浏览: 47
这是一个产生了核心转储的错误信息,说明程序已经因为收到了一个异常信号而被终止。具体原因需要分析核心转储文件来确定,可以使用 GDB 调试工具来分析。同时,还有一些调试信息缺失,需要安装相应的 debuginfo 包来获取更多的信息。根据提示,可以使用 debuginfo-install 命令来安装相应的包。
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(gdb) core-file core.32345 [New Thread 32350] [New Thread 32352] [New Thread 32351] [New Thread 32345] [New Thread 32348] [New Thread 32347] [New Thread 32349] Core was generated by `./PLCXPro'. Program terminated with signal 11, Segmentation fault. #0 0x000000348c00f6ab in ?? () (gdb) bt #0 0x000000348c00f6ab in ?? () #1 0x00007fa8a229c6c6 in ?? () #2 0x0000000000000000 in ?? ()

从你提供的信息来看,调用堆栈并没有给出程序崩溃的具体信息,因为指针或内存地址已经被释放或者已经无效。因此,你需要使用其他的调试技术来找到问题所在。 你可以使用以下命令来启用内存错误检查: ``` (gdb) set check-heap on ``` 这将启用GDB来检查程序中的内存错误。当程序尝试访问无效的内存地址时,GDB将停止程序并显示相关信息。 你还可以使用以下命令来启用地址随机化: ``` (gdb) set disable-randomization off ``` 这将禁用地址随机化,可以帮助你发现程序中的地址依赖。 如果你使用的是C++,可以考虑使用Valgrind等工具来检查内存错误和问题。 希望这些技巧可以帮助你解决问题。如果你需要更多的帮助,请提供更多的上下文和细节,我将尽力帮助你。

[Thread debugging using libthread_db enabled] Using host libthread_db library "/lib/x86_64-linux-gnu/libthread_db.so.1". Core was generated by `./a.out'. Program terminated with signal SIGSEGV, Segmentation fault. #0 __strlen_avx2 () at ../sysdeps/x86_64/multiarch/strlen-avx2.S:74 74 ../sysdeps/x86_64/multiarch/strlen-avx2.S: 没有那个文件或目录.

你提供的信息显示程序发生了段错误(Segmentation fault)。段错误通常是由于访问未分配内存或越界访问数组等错误引起的。在你的情况下,程序在执行到 `__strlen_avx2` 函数时发生了段错误。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 检查程序中是否有未初始化的指针或数组。这种情况下,你需要确保在使用它们之前正确地初始化它们。 2. 检查是否有数组越界的情况。请确保你的数组访问操作不会超出数组的边界。 3. 检查是否有空指针的解引用操作。在使用指针之前,请确保它指向了有效的内存地址。 4. 使用调试器(如GDB)来追踪代码并找出导致段错误的具体原因。你可以在程序崩溃时运行 `gdb ./a.out core` 命令,然后使用 `bt` 命令查看回溯信息。 如果以上步骤仍然无法解决问题,你可能需要提供更多的代码和上下文信息,以便更详细地分析和排查问题。

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好的,你可以将最佳权重保存路径添加到代码中,如下所示: python import numpy as np import tensorflow as tf import os # 加载数据集 with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read() # 构建词典 vocab = sorted(set(data)) char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)} idx2char = np.array(vocab) # 将文本数据转换为数字 text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data]) # 定义训练数据和标签 seq_length = 100 examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1) char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True) def split_input_target(chunk): input_text = chunk[:-1] target_text = chunk[1:] return input_text, target_text dataset = sequences.map(split_input_target) BATCH_SIZE = 128 BUFFER_SIZE = 10000 dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True) # 构建模型 vocab_size = len(vocab) embedding_dim = 256 rnn_units = 1024 def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, batch_input_shape=[batch_size, None]), tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequences=True, stateful=True, recurrent_initializer='glorot_uniform'), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model model = build_model( vocab_size=len(vocab), embedding_dim=embedding_dim, rnn_units=rnn_units, batch_size=BATCH_SIZE) # 定义损失函数 def loss(labels, logits): return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=loss) # 定义检查点 checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}") checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_prefix, save_weights_only=True) # 定义最佳权重检查点 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5' best_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(BEST_MODEL_PATH, monitor='val_loss', save_best_only=True, mode='min', save_weights_only=True) # 训练模型 EPOCHS = 50 history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, best_checkpoint]) # 生成诗歌 def generate_text(model, start_string): num_generate = 100 input_eval = [char2idx[s] for s in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) text_generated = [] temperature = 1.0 model.reset_states() for i in range(num_generate): predictions = model(input_eval) predictions = tf.squeeze(predictions, 0) predictions = predictions / temperature predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy() input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0) text_generated.append(idx2char[predicted_id]) return (start_string + ''.join(text_generated)) # 加载检查点 model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1) model.load_weights(BEST_MODEL_PATH) model.build(tf.TensorShape([1, None])) # 生成一首诗 print(generate_text(model, start_string=u"山中")) 现在,模型将保存最佳的权重到文件 best_model.h5。
### 回答1: 未来警告:np.matrix在1.0版本中已被弃用,并将在1.2版本中引发TypeError错误。请使用np.asarray将其转换为numpy数组。有关更多信息,请参见:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matrix.html。警告:' ### 回答2: 这是一个关于NumPy版本更新的警告。在NumPy版本1.0中,使用np.matrix进行矩阵操作已经被标注为“deprecated”。这意味着在1.2版本中,将无法再使用这种方式进行操作,因为会引发类型错误。因此,在未来的版本中,必须转换为numpy array(通过np.asarray)进行操作。 此警告可以理解为是为了提醒用户,NumPy版本在不断地更新和优化,而一些旧的方法可能会被新方法替代或者移除。在新版本中使用已经被淘汰的方法,可能会导致无法预料的错误和不良影响。 因此,当开发者开发代码时,需要密切关注NumPy版本更新的信息,并适时调整代码中使用的方法。同时,注意该警告所提到的替换方式,即通过np.asarray转换为numpy array。这种方式可以保持代码功能不变的同时,更新数据类型,以避免出现意想不到的错误。 虽然这种警告会让开发者在写代码时需要多做一些工作,但它也是为了保障代码的稳定和可靠性。因此,我们需要对这种警告保持敏感,并在必要的时候及时修正代码中出现的问题。 ### 回答3: 这个警告是来自于 Numpy 软件包,告诉用户在未来的版本中 np.matrix 的使用方式将被弃用,而且在 1.2 版本中将会抛出 TypeError 异常。因此用户需要将其转换为 Numpy 数组,并使用 np.asarray 函数进行转换。 Numpy 是 Python 中使用最广泛的科学计算库之一,包含了大量的数学、统计与科学计算函数。在 Numpy 中,矩阵是一个非常重要的概念,它是一种特殊的二维数组,常用于线性代数运算。 然而,np.matrix 的使用方式在 Numpy 1.0 版本中已经被标记为过时,虽然在当前版本中仍然能够使用,但是官方建议用户立即更换为新的使用方式。因为在未来版本中,np.matrix 的使用方式将被彻底取消,取而代之的是更加灵活和高效的数组方式。 因此,用户在编写代码时应该注意避免使用被弃用的函数,例如 np.matrix,以避免在未来版本中产生错误或不可预测的行为。如果确实需要使用矩阵来进行运算,建议使用 Numpy 数组或稠密矩阵来代替 np.matrix,而在转换数据时可以使用 np.asarray 函数来进行数据类型转换。如果用户仍然需要使用 np.matrix,则需要在未来版本中做相应的修改来适应新的使用规范。

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