Pybind11存储numpy数组指针调用时指针失效崩溃问题求助

崩溃的核心原因是你存储的numpy数组指针对应的内存被提前释放，具体有两个诱因：

1. 测试代码中传入init_ptrs的第二个参数torchTensorB.numpy() * 3840是临时生成的numpy数组，且如果数组不满足C风格连续的要求，pybind11会隐式创建临时数组副本完成类型转换，py::keep_alive无法正确延长这类隐式生成的临时对象的生命周期，函数调用结束后临时数组被销毁，m_ptrB直接变成悬空指针。
2. C++类只存储了裸指针，没有持有对应numpy数组的引用，完全依赖py::keep_alive保证内存有效性，本身稳定性极低，很容易出现指针悬空问题。

方案一（推荐，最稳妥） #

修改C++类，直接持有py::array_t作为成员变量，自动管理数组生命周期，不需要依赖py::keep_alive：

#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/numpy.h>
#include <iostream>

namespace py = pybind11;

class Foo
{
public:
  void initPtrs( py::array_t<int32_t, py::array::c_style> pyAryA,
                 py::array_t<float32_t, py::array::c_style> pyAryB
                )
  {
    // 保存py::array实例，自动增加引用计数，保证内存不会被提前释放
    m_aryA = pyAryA;
    m_aryB = pyAryB;
    m_ptrA = static_cast<int32_t*>(m_aryA.request().ptr);
    m_ptrB = static_cast<float32_t*>(m_aryB.request().ptr);
  }
  
  void doSomethingWithPtrs()
  {
     std::cout << m_ptrB[0] << std::endl;
  }
  
 private:
   py::array_t<int32_t, py::array::c_style> m_aryA;
   py::array_t<float32_t, py::array::c_style> m_aryB;
   int32_t* m_ptrA = nullptr;
   float32_t* m_ptrB = nullptr;
};

绑定代码可以直接移除py::keep_alive配置：

PYBIND11_MODULE(bar,m)
{
py::class_<Foo>(m,"Foo")
  .def(py::init<>())
  .def( "init_ptrs", &Foo::initPtrs )
  .def( "do_something_with_ptrs", &Foo::doSomethingWithPtrs );
}

方案二（不修改C++类结构） #

如果不能修改原有C++类，需要从Python调用侧做兼容：

1. 不要直接传入临时数组，先把运算结果存到Python变量持有引用，同时显式转换为C风格连续数组，避免pybind11生成隐式临时副本：

def test( aryA, torchTensorB ):
  my_foo = bar.Foo()
  # 显式存为变量 + 转C风格连续数组
  aryB = (torchTensorB.numpy() * 3840).copy(order='C')
  my_foo.init_ptrs( aryA, aryB )
  my_foo.do_something_with_ptrs()
  # 注意：my_foo销毁前，aryA、aryB不能被Python回收

2. 你原本的py::keep_alive用法是正确的，py::keep_alive<1,2>表示只要Foo实例（参数1）存活，传入的第二个参数就不会被回收，符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16372530