C++ 添加使用malloc（）并具有状态的TensorFlow Op

我编写了一个TensorFlow Op，它封装了一个用C编写的库，该库在内部调用

malloc（）

，以分配缓冲区并保持状态。我在构造函数中初始化库，在这里调用

malloc（）

，然后在

Compute（）

中使用互斥保护。析构函数对

free（）

进行适当的调用

在我的模型中，每个线程都在同一个图中创建Op的副本，并在共享会话中运行它。代码经常因指针相关问题而崩溃，例如“释放对象的校验和不正确-对象可能在释放后被修改”。我为Op编写的单线程单元测试运行良好

我怀疑图形优化器可能正在重新使用Op的单个实例，或者类似的东西。有没有办法告诉它Op是有状态的，应该保持原样？坠机还有其他可能的原因吗

我正在运行TensorFlow 1.0.0，并在OSX 10.10下使用clang 7.0编译Op。将C文件首先编译成一个共享对象，然后将C++文件与共享对象一起编译.< /p>

，关于“添加新的OP”：

重要提示：可以同时访问操作内核的实例。您的计算方法必须是线程安全的。使用互斥锁保护对类成员的任何访问。或者更好的是，不要通过类成员共享状态！考虑使用A来跟踪OP状态。

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不幸的是，截至撰写此答案时，ResourceMgr的使用还很粗略。

如果最简单的解决方案是修复库本身，那么我应该使用什么来代替malloc/free？您是否考虑过运行和/或在代码上运行？若否,；你应该。跑一圈和/或可能也不会受伤。。。在编译器中启用所有警告也不会有什么坏处。没有人说你不应该在C库中使用malloc/free。诀窍是正确地使用它们；-）。但是，在C++库中，有更好的选项，比如析构函数和智能指针。是的，公共子表达式消除器会引起问题。使用

.setisstatef

。我在记忆中做这件事，比如@YaroslavBulatov这太棒了，谢谢！我知道它必须存在，因为

py_func（）

可以成为有状态的，但我不知道如何。