Free(): неверный указатель. Прервано (сброшено ядро)

Я пытаюсь запустить свою программу на Python, кажется, что она должна работать гладко, однако я сталкиваюсь с ошибкой, которую я не видел, прежде чем она говорит:

free(): invalid pointer
Aborted (core dumped)

Однако я не уверен, как попытаться исправить ошибку, поскольку она не дает мне слишком много информации о самой проблеме.

Сначала я думал, что это проблема с размерами тензора в моей сети, но они в полном порядке. Я немного погуглил проблему и обнаружил, что я вижу, что это проблема с выделением памяти там, где я не должен, но я не знаю, как решить эту проблему.

Мой код разделен на два разных файла, и я использую две библиотеки, чтобы иметь возможность использовать функцию потерь Синкхорна и случайным образом создавать сетку выборки.

import argparse
import point_cloud_utils as pcu
import time

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from fml.nn import SinkhornLoss

import common
def main():
    # x is a tensor of shape [n, 3] containing the positions of the vertices that
    x = torch._C.from_numpy(common.loadpointcloud("sphere.txt"))
    # t is a tensor of shape [n, 3] containing a set of nicely distributed samples in the unit cube
    v, f = common.unit_cube()
    t = torch._C.sample_mesh_lloyd(pcu.lloyd(v,f,x.shape[0]).astype(np.float32)) # sample randomly a point cloud (cube for now?)

    # The model is a simple fully connected network mapping a 3D parameter point to 3D
    phi = common.MLP(in_dim=3, out_dim=3)

    # Eps is 1/lambda and max_iters is the maximum number of Sinkhorn iterations to do
    emd_loss_fun = SinkhornLoss(eps=1e-3, max_iters=20,
                                stop_thresh=1e-3, return_transport_matrix=True)

    mse_loss_fun = torch.nn.MSELoss()

    # Adam optimizer at first
    optimizer = torch.optim.Adam(phi.parameters(), lr= 10e-3)

    fit_start_time = time.time()

    for epoch in range(100):
        optimizer.zero_grad()

        # Do the forward pass of the neural net, evaluating the function at the parametric points
        y = phi(t)

        # Compute the Sinkhorn divergence between the reconstruction*(using the francis library) and the target
        # NOTE: The Sinkhorn function expects a batch of b point sets (i.e. tensors of shape [b, n, 3])
        # since we only have 1, we unsqueeze so x and y have dimension [1, n, 3]
        with torch.no_grad():
            _, P = emd_loss_fun(phi(t).unsqueeze(0), x.unsqueeze(0))

        # Project the transport matrix onto the space of permutation matrices and compute the L-2 loss
        # between the permuted points
        loss = mse_loss_fun(y[P.squeeze().max(0)[1], :], x)
        # loss = mse_loss_fun(P.squeeze() @ y,  x)  # Use the transport matrix directly

        # Take an optimizer step
        loss.backward()
        optimizer.step()

        print("Epoch %d, loss = %f" % (epoch, loss.item()))

    fit_end_time = time.time()

    print("Total time = %f" % (fit_end_time - fit_start_time))
    # Plot the ground truth, reconstructed points, and a mesh representing the fitted function, phi
    common.visualitation(x,t,phi)



if __name__ == "__main__":
    main()

Сообщение об ошибке: free(): неверный указатель Прервано (сброшено ядро)

Это опять же не очень мне помогает. Я буду очень признателен, если кто-то знает, что происходит, или если вы знаете больше об этой ошибке.