1227調(diào)試記錄-創(chuàng)新互聯(lián)

Release 模式：

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x方向2*1024

t方向1024?

z方向1024

運(yùn)行過程中總耗時(shí)460ms/step

進(jìn)程內(nèi)存867M

t100處場強(qiáng)分布

波浪認(rèn)為是周期性導(dǎo)致的干涉條紋，其它分布大概沒問題

Debug模式：

在：

H5File file( FILE_NAME, H5F_ACC_TRUNC);

處

0x00007FFC50A5428C 處(位于 main_loop.exe 中)有未經(jīng)處理的異常: Microsoft C++ 異常: H5::FileIException，位于內(nèi)存位置 0x000000026DBBEED0 處。

運(yùn)行界面圖：

該錯(cuò)誤在分辨率下調(diào)至1024處仍然有。應(yīng)該是源程序就有的bug，估計(jì)不影響計(jì)算和儲(chǔ)存，需要考慮怎么在debug模式下忽略該錯(cuò)誤

解決參考1：

Windows下將PyTorch模型轉(zhuǎn)成Libtorch并使用C++進(jìn)行讀取 - 知乎

文內(nèi)第三條：

• 沒有為 xxx.dll/ pdb 加載的符號(hào)文件

解決辦法：1．檢查自己的程序語句是否有問題，關(guān)鍵是檢查，舉例：檢查imread(“xx.jpg”) 的圖片引入路徑。

2．手動(dòng)添加符號(hào)文件：

Visual studio 工具欄里： 調(diào)試(D) --->選項(xiàng)(O)--->

安裝如上圖，勾選 Microsoft符號(hào)服務(wù)器。

完成之后，在程序第一次執(zhí)行，會(huì)花費(fèi)一定時(shí)間去從服務(wù)器上加載符號(hào)文件，會(huì)比較慢，加載完成后，程序會(huì)繼續(xù)執(zhí)行。

##############

手動(dòng)添加符號(hào)文件方法測試：

1、真慢，加載了起碼五分鐘

2、雖然上一個(gè)bug沒有出現(xiàn)，但有一個(gè)替代bug出現(xiàn)，估計(jì)不是這個(gè)錯(cuò)誤

3、在運(yùn)行到step20時(shí)，又一次跳bug（該運(yùn)行分辨率6*1024 ps：2*1024分辨率下也會(huì)在step20時(shí)跳該錯(cuò)誤，只是不是0.0ms）

?call ? ?__NLG_Return2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ; notify debugger : eh return

隨后繼續(xù)：

沒有為 hdf5_cpp.dll 加載的符號(hào)文件

也就是說，該方法不行，回退取消勾選

現(xiàn)在還是懷疑是? ? H5File file( FILE_NAME, H5F_ACC_TRUNC); 命令中沒有給路徑的問題

解決！

https://blog.csdn.net/houwenbin1986/article/details/78960131

修改點(diǎn)：

將std::string轉(zhuǎn)成char*

就是在使用H5std_string賦值的名字用時(shí)候加【.c_str()】

原程序

? const H5std_string FILE_NAME(filename_str);
? const H5std_string DATASET_NAME("FloatArray");
? H5File file( FILE_NAME, H5F_ACC_TRUNC);

修改后

? const H5std_string FILE_NAME(filename_str);
? const H5std_string DATASET_NAME("FloatArray");
? H5File file( FILE_NAME.c_str(), H5F_ACC_TRUNC);

暫時(shí)像素?cái)?shù)2*1024能用，接下來嘗試6*1024

又變成0.0ms

禁掉傅里葉變換后，仍然0.0ms（1024*2就沒問題），所以不是傅里葉變換空間不夠問題

1024*3仍然沒問題

1024*4有問題

把memory尺寸從1806變到806，1024*3仍然沒問題

####################

cudaMemcpy(dev_laser_paras, host_laser_paras, 15*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);

從15修改到25

無效

這個(gè)數(shù)據(jù)是給固定參數(shù)用的

0.0ms對應(yīng)的能量是這樣的

n_imag也是這個(gè)值，現(xiàn)在有理由相信這個(gè)是因?yàn)槟撤N數(shù)據(jù)溢出導(dǎo)致的全部被電腦設(shè)為大值了

找到bug了，在calexp_linear里，idx的值被我改了，給忘了，不知道為啥前幾個(gè)分辨率都能正常算數(shù)

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