Free double free detected in tcache 2 linux

free(): double free detected in tcache 2

Double free or corruption (out)
std::stringstream brf; brf 6

Вложения

tasker.zip (6.0 Кб, 11 просмотров)

oleg-m1973, в прошлый раз я просто начал передавать по ссылке объекты класса DataElement, и всё работало. Но сейчас мне нужно создать std::vector . И тут та же проблема, компилятор говорит о двойной очистке памяти по одному адресу, если попытаться через push_back добавить элемент в тот вектор.

Добавлено через 2 минуты
oleg-m1973, Я добавил конструктор копирования:

требует наличия конструктора копии.

ты запретил конструктор копии.
ключевое слово delete приказ компилятору удалить конструктор копии.

в результате ты получил ошибку от копилятора,
где он английским языком пытается сообщить тебе:

что конструктор копии был удален.

вывод:
нужно сделать по человечески конструктор копии,
и оператор=

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Ошибка «double free or corruption» в динамическом двумерном массиве
Доброго времени. Не могу понять, почему выскакивает эта ошибка: *** Error in `./a.out’: double.

Double free or corruption
Здравствуйте, вылетает такая ошибка Версия DEBUG, но всё-равно почему-то не пишет названий.

Double free or corruption (fasttop)
Помогите разобраться в чем может быть причина. Есть одна очень большая программа. И она.

Free DNS + free hosting?
Подскажите есть ли free dns+free hosting? Надо зарегерить домен, но регистратор просит сначала.

free
Выделил память под массив(строку), размером 5 элементов. char *str; str =.

Free movement
Друзья, нужна помощь! Допустим есть textView и по нажатию на этот textView я смогу передвигать по.

Источник

free (): в tcache 2 обнаружена двойная свободная ошибка c realloc

Я пытаюсь сохранить файл слов (максимальная длина 100 символов, но я не знаю, сколько), сохраняя указатели на слова в символе **. Я начинаю с выделения памяти для 100 указателей и подсчета слов, которые я сохраняю. Если в файле более 100 слов, я начинаю перераспределять память с местом для еще одного указателя каждый раз, когда читаю новое слово из файла. Затем я выделяю место для фактических символов слова.

Я проверил код с файлом более 300 слов, и я получаю сообщение об ошибке free(): double free detected in tcache 2 Я думаю, это из-за malloc после realloc? Но я не уверен, как это исправить.

Я изменил цикл на это:

И работает без ошибок. Но меня беспокоит то, что word_pointer после каждого вызова realloc() будет указывать на то, где был список моих слов раньше, верно? Как я могу изменить его, чтобы после вставки, например, 120 слов, происходит realloc, что он указывает на новые mywords + 120, чтобы я мог продолжать вставлять указатели?

2 ответа

Прежде всего, вы игнорируете возвращаемое значение realloc, которое является указателем на выделенную память.

В этом случае realloc может быть расширяющим блоком уже заданной памяти (если это возможно) или, в противном случае, выделить совершенно новый блок памяти и скопировать заданный ввод.

Должен сделать свое дело.

Кроме того, перераспределение, как я уже говорил, не очень оптимально. Обратите внимание, что каждый раз, когда вы сталкиваетесь с новым словом, realloc должен найти место в памяти и скопировать целый блок данных. Итак, предположительно, учитывая файл с 300 словами, ваша программа копирует ваш массив 200 раз.

Я думаю, что было бы намного лучше сначала отсканировать файл, сосчитав все слова, а затем с помощью fseek переместить индикатор в начало. После этого выделите массив для ваших слов и отсканируйте файл.

Сразу после редактирования исходного вопроса я придумал решение. Мне просто нужно было добавить строку word_pointer = mywords + wordcount; под вызовом realloc()

Источник

Core Dump due to ‘free(): double free detected in tcache 2’ #50137

Comments

Anaphory commented Jan 6, 2021 •

After several days of training on a not particularly capable GPU, one of my models suddenly died during testing with the message

To Reproduce

So far, this has only occurred once (a similar parallel run, and two more runs on CPU instead of GPU are still running), so I cannot yet say which bit reproduces it. However, the code that led to the issue is attached, in case it contains important information already. The dying model was run with —n-mel=128 and was really slow during testing (10.2 seconds per batch, training usually ran at about 0.5s/batch). This means I may have done something dumb in this my first pytorch project that made this error show up.
As evidenced by the last output before it, the double-free occurs somewhere inside test() .

I have the core dump file, but it’s 200MB, so it won’t attach here. Ping me if you think it helps with a way to get it to you.

Expected behavior

Don’t die in training, you know?

Environment

Please copy and paste the output from our
environment collection script
(or fill out the checklist below manually).

You can get the script and run it with:

PyTorch version: 1.7.1
Is debug build: False
CUDA used to build PyTorch: 10.2
ROCM used to build PyTorch: N/A

OS: Manjaro Linux (x86_64)
GCC version: (GCC) 10.2.0
Clang version: 11.0.0
CMake version: version 3.19.2

Python version: 3.9 (64-bit runtime)
Is CUDA available: True
CUDA runtime version: Could not collect
GPU models and configuration: GPU 0: GeForce MX250
Nvidia driver version: 455.45.01
cuDNN version: Probably one of the following:
/usr/lib/libcudnn.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_adv_train.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_ops_train.so.8.0.5
HIP runtime version: N/A
MIOpen runtime version: N/A

Versions of relevant libraries:
[pip3] numpy==1.19.4
[pip3] torch==1.7.1
[pip3] torchaudio==0.7.2
[conda] nope

Manjaro CUDA packages outside the virtualenv:

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

Источник

Segfault: free(): double free detected in tcache 2 #1120

Comments

rdorsch commented Feb 26, 2020

Reviewed guide and contributing documents? (Yes/No): Yes version [x.y.z, hash, other]: 4.2.2 installed as a package or compiled from sources [deb, rpm, git, other]: deb from Debian sid compiled for Debian buster standalone or part of third party [motion, MotionEyeOS, other]: standalone motion video stream source [V4L (card or USB), net cam (mjpeg, rtsp, other), mmal]: netcam_url file:// (but probably that does not matter) hardware [x86, ARM, other]: x86 operating system [16.04, Stretch, etc, FreeBSD, other]: Debian 10

I triggered this issue by adding a second camera_dir (the first one does not exist)

If you cannot repro and need further info, please let me know.

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

tosiara commented Feb 26, 2020

Could you verify this on the latest 4.3 built from sources?

/tmp.nobackup/git/motion/src/motion -c motion/motion.conf -d 9 -n [0:motion] [NTC] [ALL] conf_load: Processing thread 0 — config file motion/ motion.conf [0:motion] [ALR] [ALL] read_camera_dir: Camera directory config /home/rd/ Motion/motion/conf-x.d not found: No such file or directory [0:motion] [NTC] [ALL] read_camera_dir: Processing config file /home/rd/Motion/ motion/conf.d/cam0-replay.conf [0:motion] [NTC] [ALL] config_camera: Processing camera config file /home/rd/ Motion/motion/conf.d/cam0-replay.conf free(): double free detected in tcache 2 Aborted rd@master:

/tmp.nobackup/git/motion/src/motion -v /home/rd/tmp.nobackup/git/motion/src/motion: invalid option — ‘v’ motion Version 4.3.0, Copyright 2000-2019 Jeroen Vreeken/Folkert van Heusden/ Kenneth Lavrsen/Motion-Project maintainers Home page : https://motion-project.github.io/ usage: motion [options] Possible options:

/.motion or /usr/local/etc/ motion. rd@master:

Источник

Core Dump due to ‘free(): double free detected in tcache 2’ #50137

Comments

Anaphory commented Jan 6, 2021 •

After several days of training on a not particularly capable GPU, one of my models suddenly died during testing with the message

To Reproduce

So far, this has only occurred once (a similar parallel run, and two more runs on CPU instead of GPU are still running), so I cannot yet say which bit reproduces it. However, the code that led to the issue is attached, in case it contains important information already. The dying model was run with —n-mel=128 and was really slow during testing (10.2 seconds per batch, training usually ran at about 0.5s/batch). This means I may have done something dumb in this my first pytorch project that made this error show up.
As evidenced by the last output before it, the double-free occurs somewhere inside test() .

I have the core dump file, but it’s 200MB, so it won’t attach here. Ping me if you think it helps with a way to get it to you.

Expected behavior

Don’t die in training, you know?

Environment

Please copy and paste the output from our
environment collection script
(or fill out the checklist below manually).

You can get the script and run it with:

PyTorch version: 1.7.1
Is debug build: False
CUDA used to build PyTorch: 10.2
ROCM used to build PyTorch: N/A

OS: Manjaro Linux (x86_64)
GCC version: (GCC) 10.2.0
Clang version: 11.0.0
CMake version: version 3.19.2

Python version: 3.9 (64-bit runtime)
Is CUDA available: True
CUDA runtime version: Could not collect
GPU models and configuration: GPU 0: GeForce MX250
Nvidia driver version: 455.45.01
cuDNN version: Probably one of the following:
/usr/lib/libcudnn.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_adv_train.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.0.5
/usr/lib/libcudnn_ops_train.so.8.0.5
HIP runtime version: N/A
MIOpen runtime version: N/A

Versions of relevant libraries:
[pip3] numpy==1.19.4
[pip3] torch==1.7.1
[pip3] torchaudio==0.7.2
[conda] nope

Manjaro CUDA packages outside the virtualenv:

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

Источник