Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)还是有错误

### 回答问题 `Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)` 错误通常表示程序在运行时发生了未捕获的异常或崩溃。这可能是由于以下原因之一： 1. **内存访问冲突**：尝试访问未分配或已释放的内存。 2. **多线程问题**：线程之间的竞争条件或资源争用。 3. **外部库问题**：调用的外部库（如 PyQt 或 PyTorch）可能存在问题。 4. **模型加载失败**：如果模型文件 `checkpoint.pth` 不存在或格式不正确，可能导致崩溃。 以下是针对该问题的进一步优化和解决方法。 --- #### 1. **检查模型文件是否存在** 确保 `checkpoint.pth` 文件路径正确且文件存在。可以通过以下代码进行验证： ```python import os model_checkpoint = "checkpoint.pth" if not os.path.exists(model_checkpoint): raise FileNotFoundError(f"Model checkpoint not found: {model_checkpoint}") ``` --- #### 2. **捕获模型加载异常** 在加载模型时添加异常捕获，避免因文件损坏或格式错误导致程序崩溃。 ```python try: self.model.load_state_dict(torch.load(model_checkpoint, map_location=self.device)) except Exception as e: print(f"Error loading model: {str(e)}") sys.exit(1) # 终止程序 ``` --- #### 3. **检查多线程逻辑** 确保线程间的通信安全，避免竞争条件。例如，在设置 `self.current_error` 时使用锁机制： ```python import threading class CalibrationThread(QThread): def __init__(self, csv_path, model_checkpoint): super().__init__() self.lock = threading.Lock() self.current_error = None # 其他初始化代码... def set_current_error(self, error): with self.lock: self.current_error = error def get_current_error(self): with self.lock: return self.current_error ``` 在主线程中提交误差时： ```python def submit_error(self): try: error = float(self.error_input.text()) self.thread.set_current_error(error) self.error_input.clear() self.submit_btn.setEnabled(False) except ValueError: QMessageBox.warning(self, "输入错误", "请输入有效数字") ``` --- #### 4. **调试工具** 使用 Python 的调试工具（如 `pdb` 或日志记录）定位问题。例如： ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') # 在关键位置添加日志 logging.debug("Loading model...") self.model.load_state_dict(torch.load(model_checkpoint, map_location=self.device)) logging.debug("Model loaded successfully.") ``` --- #### 5. **完整修正后的代码片段** 以下是修正后的关键部分代码： ```python import os import sys import torch from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal import threading class CalibrationThread(QThread): update_signal = pyqtSignal(float, float, float, float, float) status_signal = pyqtSignal(str) request_input = pyqtSignal() completed = pyqtSignal() def __init__(self, csv_path, model_checkpoint): super().__init__() self.calibrator = AngleCalibrator() self.csv_path = csv_path self.paused = False self.stopped = False self.lock = threading.Lock() self.current_error = None if not os.path.exists(model_checkpoint): raise FileNotFoundError(f"Model checkpoint not found: {model_checkpoint}") self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model = Informer(...) # 初始化模型 try: self.model.load_state_dict(torch.load(model_checkpoint, map_location=self.device)) except Exception as e: print(f"Error loading model: {str(e)}") sys.exit(1) self.model.eval() def set_current_error(self, error): with self.lock: self.current_error = error def get_current_error(self): with self.lock: return self.current_error def run(self): angles = self.calibrator.read_expected_angles(self.csv_path) if not angles: self.status_signal.emit("无有效角度数据") return for target in angles: if self.stopped: break self.status_signal.emit(f"正在处理目标角度: {target:.2f}°") predicted_angle = self._predict_with_informer(target) z, x = self.calibrator._compute_components(predicted_angle) if self.calibrator._send_current(z, x): self.update_signal.emit(target, target, predicted_angle, z, x) while not self.stopped: if self.paused: time.sleep(0.5) continue error = self.get_current_error() if error is None: time.sleep(0.1) continue actual = target - error self.update_display(target, actual, predicted_angle, z, x) if abs(actual - target) <= self.calibrator.tolerance: break self.completed.emit() def _predict_with_informer(self, current_angle): input_data = torch.tensor([current_angle], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).to(self.device) with torch.no_grad(): prediction = self.model(input_data).item() return prediction def update_display(self, target, actual, corrected, z, x): self.update_signal.emit(target, actual, corrected, z, x) ``` --- ### 解释 上述修改解决了以下几个潜在问题： 1. **模型文件路径错误**：通过检查文件路径避免程序崩溃。 2. **模型加载异常**：添加异常捕获，确保加载失败时能够友好退出。 3. **多线程安全**：使用锁机制防止线程间竞争条件。 4. **调试支持**：通过日志记录帮助定位问题。 --- ###