python内存的特征图

Question

我正在尝试通过调用使用 eigen 的 C++ 函数来优化一些 python 代码。 我为此使用ctypes。我的 numpy 数组作为 float* 传入（基于此示例：https://github.com/nicolamontecchio/ctypes-eigen-numpy） 这适用于输入数组，但结果有问题。

基本上是这样的：

void some_function(..., int32_t** results) {
    for (int32_t i = 0; ...) {
        Eigen::Map<Eigen::RowVectorXi> eigen_result(results[i], 1, size));

        eigen_result = Eigen::RowVectorXi::Zero(size);
    }
}

这很有效，因为我可以在 python 中打印函数的输出。但是，在函数结束时，我收到以下错误：

double free or corruption (!prev)

做例子时不会出现这个错误

eigen_result(0) = 5.0;

所以看起来赋值并没有真正将数据填充到我的数据指针中。有人可以向我解释一下这个分配应该如何发生，以便数据实际上填充到我的指针中，而不分配一些被释放两次的新指针？

谢谢

Answer 1

原来我计算错了size 变量。 这是有道理的，这会导致内存问题......

特征图按预期工作。