Question

我有一个简短的C ++代码片段理论上应该可以创建并返回一个torch.IntTensor对象，但是当我从Torch调用它时，我得到了垃圾数据。

这是我的代码（请注意，此代码片段不会记录函数注册，但只需说它注册正常 - 我可以在必要时提供它）：

static int ltest(lua_State* L)
{
    std::vector<int> matches;
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        matches.push_back(i);
    }

         performMatching(dist, matches, ratio_threshold);
         THIntStorage* storage = THIntStorage_newWithData(&matches[0], matches.size());
         THIntTensor* tensorMatches = THIntTensor_newWithStorage1d(storage, 0, matches.size(), 1);

    // Push result to Lua stack
    luaT_pushudata(L, (void*)tensorMatches, "torch.IntTensor");
    return 1;
}

当我从Lua打电话给我时，我应该得到一个[torch.IntTensor of size 10]而且我会这样做。但是，数据似乎是内存地址或垃圾：

 29677072
        0
 16712197
        3
        0
        0
 29677328
        0
  4387616
        0
[torch.IntTensor of size 10]

应该是数字[0,9]。

我哪里错了？

为了记录，当我在C ++中测试时

for (int i = 0; i < storage->size; i++)
    std::cout << *(storage->data+i) << std::endl;

打印正确的值。

同样

for (int i = 0; i < tensorMatches->storage->size; i++)
    std::cout << *(tensorMatches->storage->data+i) << std::endl;

所以我觉得问题在于C ++和Lua之间的交流。

Answer 1

所以我在其他地方得到了答案 - the Google group for Torch7 - 但我会在这里复制并粘贴给任何可能需要它的人。

来自用户@alban desmaison：

您的问题实际上是内存管理。

当您的C ++函数返回时，您vector<int>是免费的，其内容也是如此。   从那时起，张量指向可用内存，当您访问它时，您可以访问释放的内存。   你必须要么：


使用malloc（作为int s的数组）在堆上分配内存，并使用当前的THIntStorage_newWithData（当您执行newWithData时，指针将被free编辑它不再被Torch使用了。

以您当前的方式使用vector<int>，但使用THIntTensor_newWithSize1d（matches.size（））创建一个具有给定大小的新Tensor，然后将该向量的内容复制到张量中。

为了记录，我无法使用malloc，但复制内存方法工作得很好。

luaT_pushudata返回正确的Tensor类型和维度，但垃圾数据

1 个答案: