我正在为使用LibSVM的Android开发NDK应用。我已经在XCode（均为C ++）中为Mac构建了等效项
我发现Mac可以处理我为其提供的超大特征向量，具有很高的速度和准确性（〜16800个特征），用于训练和分类
在Android（非常相似的代码）上，我可以成功地训练/学习150种功能，但是当我尝试16800的全部功能时会遇到以下错误（即使在Mac上效果很好）。仅适用于分类（不过。培训总是可以正常工作。
您可以在LibSVM使用的“点”功能上看到它失败
0-16 23:28:41.084 30997-31028/? A/libc: Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1, fault addr 0xaf000000 in tid 31028 (GLThread 17147)
10-16 23:28:41.190 27393-27393/? I/DEBUG: *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** ***
10-16 23:28:41.191 27393-27393/? I/DEBUG: Build fingerprint: 'google/hammerhead/hammerhead:5.1.1/LMY48M/2167285:user/release-keys'
10-16 23:28:41.191 27393-27393/? I/DEBUG: Revision: '11'
10-16 23:28:41.191 27393-27393/? I/DEBUG: ABI: 'arm'
10-16 23:28:41.191 27393-27393/? I/DEBUG: pid: 30997, tid: 31028, name: GLThread 17147 >>> cc.openframeworks.androidEmptyExample <<<
10-16 23:28:41.191 27393-27393/? I/DEBUG: signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0xaf000000
10-16 23:28:41.202 27393-27393/? I/DEBUG: r0 aef3e000 r1 aef5ed10 r2 00000001 r3 af000000
10-16 23:28:41.202 27393-27393/? I/DEBUG: r4 aec29eb8 r5 00000001 r6 b4b2c608 r7 12d090c0
10-16 23:28:41.202 27393-27393/? I/DEBUG: r8 12d15660 r9 b4a39400 sl 00000000 fp af37d824
10-16 23:28:41.202 27393-27393/? I/DEBUG: ip b6e417dc sp af37d810 lr a301ff78 pc a301ff04 cpsr 000f0010
10-16 23:28:41.202 27393-27393/? I/DEBUG: #00 pc 00167f04 /data/app/cc.openframeworks.androidEmptyExample-1/lib/arm/libOFAndroidApp.so (Kernel::dot(svm_node const*, svm_node const*)+192)
关于这里发生的事情有什么想法吗？
我正在使用以下参数：
mSvm.setSvmType(C_SVC);
mSvm.setKernelType(LINEAR);
mSvm.setCost(1);
mSvm.setGamma(1/16800);
mSvm.setCoef0(0);
mSvm.setCachesize(40);
mSvm.setEpsilon(0.001);
mSvm.setShrinking(false);
mSvm.setDegree(1);
mSvm.setNu(0.5);
最佳答案
看来您从LIBSVM的点积运算中得到了错误，该错误基于以下行：
10-16 23：28：41.202 27393-27393 /？ I /调试：＃00 pc 00167f04 /data/app/cc.openframeworks.androidEmptyExample-1/lib/arm/libOFAndroidApp.so（内核:: dot（svm_node const *，svm_node const *）+ 192）
大量用户经常疯狂地测试此例程，因此我怀疑其中存在错误。
您是否100％确定您的指针有效？您是否有可能在Mac版本上碰巧遇到未定义的行为而感到幸运？我的意思是，您提供的指针是否有可能在所有平台上始终无效，但恰好在Mac版本上仍然有效？当您在多个平台上工作时，此类错误会给人以正常工作的错觉。
关于libsvm - LibSVM在大型特征向量上失败(SEGFAULT)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/33192688/