1

我读过非法指令（核心转储）错误可能是由于某些机器问题或版本问题。

但是，我的情况很奇怪，因为我有两个脚本 - 一个用于测试功能的虚拟脚本，另一个是我的实际脚本。奇怪的是，它适用于我的虚拟脚本（最低成本和正确计算的所有内容，脚本执行没有错误等）。但是当我尝试在我的实际脚本中执行该函数时，它会抛出一个非法指令（核心转储）错误。

我已经检查过，在这两种情况下，我都输入了一个“numpy.ndarray”类的方阵，并且两者的元素都属于“numpy.float64”类。唯一的区别是虚拟矩阵是 4x4 方阵，而实际方阵的大小为 200 x 200。我尝试将大小减小到大约 50 x 50 以测试是否是问题所在，但它仍然抛出相同的问题错误。

任何建议将不胜感激，谢谢！

import numpy as np
from lapjv import lapjv

a=np.array([[5.34,3.04,2.04,8.02],
    [7.0,9.34,2.5,6.43],
    [6.,4.43,5.2,7.45],
    [5.34,7.42,7.43,8.44]])

print(type(a))
print(type(a[0]))
print(type(a[0][0]))


row_ind, col_ind, _ =lapjv(a)
print(row_ind)
print(col_ind)

这将返回： 

class 'numpy.ndarray'  
class 'numpy.ndarray'  
class 'numpy.float64'  
[2 3 1 0]  
[3 2 0 1]

在命令行上。（这里一切正常）。

但是对于我的实际代码：

from lapjv import lapjv
import numpy as np

<some code here>
if(len(qDes)<len(dbDes)):
    #pad rows
    padRows=np.zeros((diff,len(dbDes)),np.int64)
    print(len(padRows))
    print(len(padRows[0]))
    newCostMat=np.r_[costMatNP,padRows]

elif(len(qDes)>len(dbDes)):
    #padCols
    padCols=np.zeros((len(qDes),diff),np.int64)
    newCostMat=np.c_[costMatNP,padCols]

else:
    #no padding
    newCostMat=costMatNP

print(len(newCostMat[0]))
print(len(newCostMat))

print(type(newCostMat))
print(type(newCostMat[0]))
print(type(newCostMat[0][0]))

#jonker-volgenant algorithm
row_ind,col_ind, _=lapjv(newCostMat)

返回： 

3  
201  
201  
201  
class 'numpy.ndarray'  
class 'numpy.ndarray'  
class 'numpy.float64'  
Illegal instruction (core dumped)
4

2 回答 2

0

我通过重新安装新环境来修复它。现在我使用 Anaconda 而不是 Python 3.6.3

于 2018-12-05T03:43:23.920 回答
0

将您重定向到此链接https://forums.developer.nvidia.com/t/illegal-instruction-core-dumped/165488。安装numpy==1.19.4解决了我的问题。

于 2021-05-04T21:38:21.063 回答