Java Python 충돌에러

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# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
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#  SIGSEGV (0xb) at pc=0x0000000102494fa4, pid=45027, tid=0x0000000000005603
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# JRE version: OpenJDK Runtime Environment (Zulu 8.76.0.17-CA-macos-aarch64) (8.0_402-b06) (build 1.8.0_402-b06)
# Java VM: OpenJDK 64-Bit Server VM (25.402-b06 mixed mode bsd-aarch64 compressed oops)
# Problematic frame:
# C  [python3.10+0x20cfa4]  gc_collect_main+0x100
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# Failed to write core dump. Core dumps have been disabled. To enable core dumping, try "ulimit -c unlimited" before starting Java again
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# An error report file with more information is saved as:
# /Users/jerry/dev/timbel/kiosktest/hs_err_pid45027.log
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# If you would like to submit a bug report, please visit:
#   http://www.azul.com/support/
# The crash happened outside the Java Virtual Machine in native code.
# See problematic frame for where to report the bug.
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이 에러는 주로 TensorFlow 또는 자바 환경에서 메모리 문제나 특정 라이브러리 간의 충돌로 인해 발생하는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 제안할 수 있습니다.

1. Java 버전 충돌 확인

• Java 버전과 관련된 문제가 발생할 수 있습니다. java -version 명령어로 설치된 Java 버전을 확인하고, 시스템에서 사용하는 Java와 TensorFlow가 호환되는지 확인하세요.

2. 환경 설정 변경

• Java 환경에서 메모리 관련 문제가 발생하는 경우 ulimit 명령어를 사용하여 코어 덤프(core dump)를 허용하도록 설정해 볼 수 있습니다. 터미널에서 아래 명령어를 실행해보세요:

ulimit -c unlimited

3. JVM 메모리 제한 설정

• 만약 여전히 문제가 발생한다면, JVM의 메모리 사용량을 제한하거나, JAVA_OPTS 환경 변수를 설정하여 메모리 사용량을 늘려볼 수 있습니다. 예를 들어:

export JAVA_OPTS="-Xmx4g -Xms4g"

4. TensorFlow 버전 및 설정 확인

• 사용 중인 TensorFlow 버전과 GPU 드라이버가 호환되는지 확인하세요. 호환성 문제가 있다면, TensorFlow 버전을 낮추거나 GPU 드라이버를 업데이트해보세요.
• 또한, TensorFlow에서 tf.config.experimental.set_memory_growth 옵션을 사용하여 메모리 사용량을 조정하고 있으므로, 이 부분을 주석 처리하고 기본 설정으로 실행해 볼 수도 있습니다.

5. 다른 Python 환경 사용

• 현재 Anaconda 환경에서 실행 중이기 때문에, Python 버전 또는 환경 설정에 문제가 있을 수 있습니다. 다른 Python 가상 환경에서 동일한 코드를 실행해보세요.

6. Python 및 라이브러리 업데이트

• Python, TensorFlow, 그리고 관련된 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업데이트해보세요. pip 또는 conda를 사용하여 라이브러리를 업데이트할 수 있습니다.

이러한 방법들이 문제가 해결되지 않는다면, 보다 구체적인 에러 로그를 분석해야 할 수도 있습니다.