每次从stdin读取字母“ u”时,此代码段将分配2Gb,并且在读取“ a”后将初始化所有分配的字符。
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <vector>
#define bytes 2147483648
using namespace std;
int main()
{
char input [1];
vector<char *> activate;
while(input[0] != 'q')
{
gets (input);
if(input[0] == 'u')
{
char *m = (char*)malloc(bytes);
if(m == NULL) cout << "cant allocate mem" << endl;
else cout << "ok" << endl;
activate.push_back(m);
}
else if(input[0] == 'a')
{
for(int x = 0; x < activate.size(); x++)
{
char *m;
m = activate[x];
for(unsigned x = 0; x < bytes; x++)
{
m[x] = 'a';
}
}
}
}
return 0;
}
我在具有3Gb内存的linux虚拟机上运行此代码。在使用htop工具监视系统资源使用情况时,我已经意识到malloc操作不会反映在资源上。
例如,当我仅输入一次“ u”(即分配2GB的堆内存)时,我看不到htop中的内存使用量增加2GB。只有当我输入“
a”(即初始化)时,我才会看到内存使用量增加。
结果,我能够“分配”更多的堆内存。例如,我可以malloc
6GB(比我的ram和swap内存大),而malloc会允许它(即malloc不返回NULL)。但是,当我尝试初始化分配的内存时,我可以看到内存和交换内存已满,直到进程被杀死为止。
-我的问题:
1.这是内核错误吗?
2.有人可以向我解释为什么允许这种行为吗?
这称为 内存过量使用 。您可以通过以超级用户身份运行来禁用它:
echo 2 > /proc/sys/vm/overcommit_memory
而且它不是我喜欢的内核功能(因此我总是禁用它)。参见malloc(3)和mmap(2)和proc(5)
注意:echo 0
不是echo 2
经常 -但不是总是-也可以。阅读文档(特别proc
是我刚刚链接到的手册页)。
使用ResNet50预训练的权重我试图构建一个分类器。代码库完全在Keras高级Tensorflow API中实现。完整的代码发布在下面的GitHub链接中。 源代码:使用RestNet50架构进行分类 预训练模型的文件大小为94.7mb。 我加载了预先训练过的文件 并符合模型 在训练数据集中,我有两个文件夹狗和猫,每个文件夹持有近10,000张图像。当我编译脚本时,我得到以下错误 纪元1/1 2
我正在尝试运行下面的程序,在该程序中,我使用一个名为Reserve的函数动态地为变量分配内存。当我运行应用程序时,由于在一个单独的函数中为一个空指针分配内存,我会得到分段错误,但是如果我想在主函数中分配内存,我不会得到这个错误。那我做错了什么? 代码如下:
我使用Keras/Tensorflow在python中创建了一个程序。我对数据的创建和训练没有任何问题。但是,当我想评估我的模型时,我有以下错误: 这似乎是一个内存分配问题。我缩小了模型的尺寸,缩小了所有参数,但没有任何变化。我不知道如何解决这个问题。
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