我的 Python 代码在我的开发环境(Ubuntu 12.04)上运行良好,但在我的生产环境(运行 CentOS 的 Linode)上转储了核心。
*** glibc detected *** python2.7: double free or corruption (out): 0x090cba60 ***
======= Backtrace: =========
/lib/i686/nosegneg/libc.so.6(+0x717b1)[0xb763d7b1]
/lib/i686/nosegneg/libc.so.6(+0x73f01)[0xb763ff01]
/home/michael/libsvm-3.16/python/../libsvm.so.2(svm_free_model_content+0xe2)[0xb6e0c6b2]
/home/michael/libsvm-3.16/python/../libsvm.so.2(svm_free_and_destroy_model+0x2c)[0xb6e0c70c]
/home/michael/lib/python2.7/lib-dynload/_ctypes.so(ffi_call_SYSV+0x17)[0xb71e375f]
/home/michael/lib/python2.7/lib-dynload/_ctypes.so(ffi_call+0x5b)[0xb71e35ab]
/home/michael/lib/python2.7/lib-dynload/_ctypes.so(_ctypes_callproc+0x32d)[0xb71d82ad]
/home/michael/lib/python2.7/lib-dynload/_ctypes.so(+0x703e)[0xb71d003e]
python2.7(PyObject_Call+0x4a)[0x805d90a]
python2.7(PyEval_EvalFrameEx+0x3c0a)[0x80e04ba]
python2.7(PyEval_EvalCodeEx+0x7bb)[0x80e2c1b]
python2.7[0x813ee2a]
python2.7(PyObject_Call+0x4a)[0x805d90a]
python2.7[0x80657f1]
python2.7(PyObject_Call+0x4a)[0x805d90a]
python2.7(PyEval_CallObjectWithKeywords+0x42)[0x80db852]
python2.7[0x80af616]
python2.7[0x80a928e]
python2.7[0x808e024]
python2.7[0x8067c5b]
python2.7[0x808c079]
python2.7(PyDict_SetItem+0x87)[0x808cfa7]
python2.7(_PyModule_Clear+0x123)[0x8090693]
python2.7(PyImport_Cleanup+0x175)[0x80f2ca5]
python2.7(Py_Finalize+0x10c)[0x80ffacc]
python2.7(Py_Main+0x53d)[0x8058c1d]
python2.7(main+0x1b)[0x805839b]
/lib/i686/nosegneg/libc.so.6(__libc_start_main+0xe6)[0xb75e2ce6]
python2.7[0x80582e1]
======= Memory map: ========
08048000-0817d000 r-xp 00000000 ca:00 430104 /home/michael/bin/python2.7
0817d000-081ab000 rw-p 00134000 ca:00 430104 /home/michael/bin/python2.7
081ab000-081b4000 rw-p 00000000 00:00 0
...
它经常发生,但并非总是如此。此外,如果我在我的 libsvm 子目录中删除 *.pyc 文件,那么它似乎可以正常工作,但是一旦重新生成 *.pyc 文件(在第一次运行之后),它往往会再次转储核心。
此外,如果我尝试将标准错误传送到文件,它永远不会崩溃。
一些可能相关的信息:
- 它只是在我安装 Python 2.7 时才开始发生的。Python 2.6 没有发生这种情况
- Python2.7 安装到我的主目录中(来自源代码,因为 CentOS 没有 python2.7 包)
我应该如何解决这个问题?问题最可能出在哪里?它是在 libsvm 源代码还是 Python 包装器中?我很确定它不在我的 Python 源代码中,因为我不应该像那样使解释器崩溃。
编辑
我在生产环境中重新训练了模型,问题似乎已经消失了。作为参考,以下是我使用的两种模型的开发环境和生产环境之间的差异。
标头差异第一个模型:
4,7c4,7
< total_sv 8858
< rho -0.500251 -0.215012 2.99972 -0.00159202 0.000223509 1.00003
< label 3 2 1 0
< nr_sv 549 6095 587 1627
---
> total_sv 8782
> rho -2.99981 0.000329574 -1.00015 -0.335094 -0.999424 -0.66958
> label 0 3 2 1
> nr_sv 1586 535 6083 578
-bash-4.1$ diff model.svm model2.svm | head -n 20
4,7c4,7
< total_sv 8858
< rho -0.500251 -0.215012 2.99972 -0.00159202 0.000223509 1.00003
< label 3 2 1 0
< nr_sv 549 6095 587 1627
标头差异第二个模型:
4,7c4,7
< total_sv 116
< rho 2.30068 -0.145028 0.169511 -1.09344 0.723723 -0.865381
< label 3 0 2 1
< nr_sv 18 32 34 32
---
> total_sv 132
> rho 0.72381 -2.00473 -0.220492 -0.962109 0.998243 -0.14499
> label 0 1 3 2
> nr_sv 43 35 18 36