================================================================= ==21==ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x607000000068 at pc 0x00000034cf7d bp 0x7ffe25e739d0 sp 0x7ffe25e739c8 READ of size 8 at 0x607000000068 thread T0 #3 0x7fa68d3a7082 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x24082) 0x607000000068 is located 0 bytes to the right of 72-byte region [0x607000000020,0x607000000068) allocated by thread T0 here: #7 0x7fa68d3a7082 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x24082) Shadow bytes around the buggy address: 0x0c0e7fff7fb0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c0e7fff7fc0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c0e7fff7fd0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c0e7fff7fe0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c0e7fff7ff0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 =>0x0c0e7fff8000: fa fa fa fa 00 00 00 00 00 00 00 00 00[fa]fa fa 0x0c0e7fff8010: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c0e7fff8020: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c0e7fff8030: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c0e7fff8040: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c0e7fff8050: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa Shadow byte legend (one shadow byte represents 8 application bytes): Addressable: 00 Partially addressable: 01 02 03 04 05 06 07 Heap left redzone: fa Freed heap region: fd Stack left redzone: f1 Stack mid redzone: f2 Stack right redzone: f3 Stack after return: f5 Stack use after scope: f8 Global redzone: f9 Global init order: f6 Poisoned by user: f7 Container overflow: fc Array cookie: ac Intra object redzone: bb ASan internal: fe Left alloca redzone: ca Right alloca redzone: cb Shadow gap: cc ==21==ABORTING

时间: 2023-08-10 20:07:13 浏览: 115
这是一个关于 AddressSanitizer 的错误输出,通常是指 C/C++ 程序中存在内存泄漏或越界等问题导致的程序崩溃。具体错误信息为堆缓冲区溢出,即程序试图读取了在分配的内存块范围之外的内存。这可能是由于数组越界或指针操作错误等原因导致的。建议检查代码中与该地址相关的内存操作,以及数组或指针的使用情况。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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