p4_16 headerunion
时间: 2023-07-30 11:02:43 浏览: 43
在 P4 中,headunion 是一种数据结构类型,它允许我们定义一组字段,这些字段共享相同的内存空间。这样,我们可以通过使用不同的标志位来解释这些字段的含义。
在 P4_16 的头结构定义中,我们可以使用 `header_union` 关键字来定义一个 headunion 类型。一个 headunion 可以包含多个字段,并且这些字段在数据包的头部中共享相同的位置。
一个 headunion 的定义由 `header_union` 关键字开始,后面跟着 headunion 的名称。在花括号内,可以定义多个字段,每个字段都由字段类型和字段名称组成。字段类型可以是内置类型(如`bit`或`int`)或自定义的头结构。
和其他头结构一样,headunion 也可以在数据包处理流水线中使用。当数据包到达交换机时,数据包的头部会被解析,并通过头结构的类型确定共享字段的值。P4 编译器会根据数据包头部的解析结果自动选择正确的头结构类型。
使用 headunion,我们可以定义多个具有不同含义的头结构,并根据数据包的特征选择合适的头结构类型来解析数据包。这样,我们可以更加灵活地处理不同类型的数据包,并实现更加复杂的网络功能。
相关问题
f = array([(u4_41_k_1 - rho*(P4_41_k_1+P1_41_k_1)/2), (u4_45_k_1 - rho*(P4_45_k_1+P5_45_k_1)/2), (u4_49_k_1 - rho*(P4_49_k_1+P9_49_k_1)/2)])报错ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.
这个错误通常是由于尝试将一个序列赋值给NumPy数组中的单个元素而引起的。请检查一下f的定义,看看它是否被定义为NumPy数组,并且每个元素是否都具有相同的数据类型和形状。你可以尝试使用dtype参数来指定数据类型,如下所示:
f = np.array([(u4_41_k_1 - rho*(P4_41_k_1+P1_41_k_1)/2), (u4_45_k_1 - rho*(P4_45_k_1+P5_45_k_1)/2), (u4_49_k_1 - rho*(P4_49_k_1+P9_49_k_1)/2)], dtype=float)
如果你仍然无法解决问题,可以提供更多的代码,以便我们更好地理解情况。
Unexpected key(s) in state_dict: "fpn.P5_1.weight", "fpn.P5_1.bias", "fpn.P5_upsampled.weight", "fpn.P5_upsampled.bias", "fpn.P5_2.weight", "fpn.P5_2.bias", "fpn.P4_1.weight", "fpn.P4_1.bias", "fpn.P4_upsampled.weight", "fpn.P4_upsampled.bias", "fpn.P4_2.weight", "fpn.P4_2.bias". size mismatch for mobilenet.bottlenecks.Bottlenecks_4.LinearBottleneck4_0.conv3.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 384, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([96, 384, 1, 1]). size mismatch for mobilenet.bottlenecks.Bottlenecks_4.LinearBottleneck4_0.bn3.weight: copying a param with shape torch.Size([128]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([96]).
这个错误提示表明你正在尝试加载一个预训练模型的参数,但是模型结构与加载的参数不匹配。错误信息中列出了一些键(key),这些键在当前模型的状态字典(state_dict)中没有对应的参数。同时,还有一些参数的形状(shape)不匹配。
首先,你需要确保你的模型结构与加载的参数是一致的。检查模型结构是否包含了与错误信息中提到的键对应的层或参数。
其次,你需要检查加载的参数与模型结构是否匹配。检查错误信息中提到的参数形状与当前模型中对应参数的形状是否一致。如果不一致,你可能需要对模型进行调整或者加载适合当前模型结构的预训练参数。
总之,这个错误通常发生在加载预训练模型参数时,模型结构与加载的参数不匹配。你需要确保模型结构与参数匹配,并且适当调整模型或加载适合当前模型的预训练参数。
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