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title: “Segmentation fault”错误-昇腾社区
description: 分析迁移工具运行转换后代码无报错，仅提示“Segmentation fault”信息。
keywords: Segmentation fault;分析迁移
url: https://www.hiascend.com/document/caselibrary/detail/atlasfmkt_0001
section: (其他)
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# “Segmentation fault”错误-昇腾社区

URL: https://www.hiascend.com/document/caselibrary/detail/atlasfmkt_0001
描述: 分析迁移工具运行转换后代码无报错，仅提示“Segmentation fault”信息。
关键词: Segmentation fault;分析迁移

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“Segmentation fault”错误

“Segmentation fault”错误

2025/04/30

652

问题信息

| 问题来源 | 产品大类 | 产品子类 | 关键字 |
| --- | --- | --- | ---|
| 官方 | MindStudio | - | Segmentation fault、分析迁移 |

#### 问题现象描述

分析迁移工具运行转换后代码无报错，仅提示“Segmentation fault”信息。

#### 原因分析

可能原因一：

代码中引用了tensorboard或第三方库中包含tensorboard，以下为已知的引用tensorboard的第三方库。

- wandb：若该库仅用来打log，可以删除该库的调用。
- transformers：该库深度绑定tensorflow、tensorboard。

可能原因二：

训练脚本中包含两个0维Tensor在不同设备上进行比较的代码，当前该比较不支持在torch_npu上运行。

#### 解决措施

原因一解决措施：

注释掉相关的Summary、Writer调用即可规避该错误。Summary、Writer多用于记录日志和绘图，不影响网络跑通和精度收敛。

原因二解决措施：

在脚本启动命令前添加python -X faulthandler打印线程信息，定位到具体的报错位置，进行pdb调试。来定位脚本中是否存在两个0维Tensor在不同设备上进行比较的代码，需要用户手动修改为在同一设备上进行比较，示例如下：

修改前，在CPU和NPU上进行比较：

| 123 | a=torch.tensor(123)b=torch.tensor(456).npu()print(a==b) |
| --- | ---|

修改后，添加加粗字体信息，修改为同在NPU上进行比较：

```
a = torch.tensor(123).npu()
b = torch.tensor(456).npu()
print(a == b)
```

本页内容

- 问题信息
- 问题现象描述
- 原因分析
- 解决措施