nf_udpSetConnectionState

时间: 2023-07-22 16:12:13 浏览: 38
nf_udpSetConnectionState 函数是一个虚拟函数,用于在 Netfilter 框架中设置 UDP 连接状态。该函数用于更新或设置 UDP 连接的状态信息,以便 Netfilter 在处理相关网络数据包时能够根据状态进行适当的处理。 具体实现 nf_udpSetConnectionState 函数的代码可能在 Netfilter 源代码中,而且可能因不同版本和具体实现而有所不同。一般而言,该函数会接收一些参数,例如源 IP 地址、目标 IP 地址、源端口、目标端口等,以指定特定的 UDP 连接。然后,根据这些参数,函数会在内部维护的连接状态表中更新或添加相应的连接状态信息。 这种连接状态信息的维护可以用于诸如连接跟踪、数据包过滤、网络地址转换等功能。通过设置连接状态,Netfilter 可以根据具体的连接规则和策略来处理 UDP 数据包,例如允许、拒绝、修改或重定向数据包等。 需要注意的是,具体实现和使用方式可能因不同的 Netfilter 版本和配置而有所不同。如果需要详细了解 nf_udpSetConnectionState 函数的具体实现和用法,建议查阅相关的 Netfilter 文档、源代码或官方资料。
相关问题

Linux哪个版本没有函数nf_register_hook,nf_hooks_needed与nf_hooks区别

在Linux内核版本3.13之后,函数nf_register_hook被函数nf_register_net_hook所取代。而函数nf_hooks_needed和nf_hooks在所有版本的Linux内核中都存在。 nf_hooks_needed和nf_hooks是网络层钩子的计数器,用于跟踪哪些网络层钩子已经注册。nf_hooks_needed用于跟踪需要注册的网络层钩子的数量,nf_hooks用于跟踪已经注册的网络层钩子的数量。 nf_register_hook函数用于注册网络层钩子,而nf_register_net_hook函数则是在网络命名空间中注册网络层钩子。这两个函数的功能类似,但是nf_register_net_hook可以为每个网络命名空间中的网络层钩子提供单独的注册。

struct nf_conn { /* Usage count in here is 1 for hash table, 1 per skb, * plus 1 for any connection(s) we are `master' for * * Hint, SKB address this struct and refcnt via skb->_nfct and * helpers nf_conntrack_get() and nf_conntrack_put(). * Helper nf_ct_put() equals nf_conntrack_put() by dec refcnt, * beware nf_ct_get() is different and don't inc refcnt. */ struct nf_conntrack ct_general; spinlock_t lock; u16 cpu; #ifdef CONFIG_NF_CONNTRACK_ZONES struct nf_conntrack_zone zone; #endif /* XXX should I move this to the tail ? - Y.K */ /* These are my tuples; original and reply */ struct nf_conntrack_tuple_hash tuplehash[IP_CT_DIR_MAX]; /* Have we seen traffic both ways yet? (bitset) */ unsigned long status; /* jiffies32 when this ct is considered dead */ u32 timeout; possible_net_t ct_net; #if IS_ENABLED(CONFIG_NF_NAT) struct hlist_node nat_bysource; #endif /* all members below initialized via memset */ struct { } __nfct_init_offset; /* If we were expected by an expectation, this will be it */ struct nf_conn *master; #if defined(CONFIG_NF_CONNTRACK_MARK) u_int32_t mark; #endif #ifdef CONFIG_NF_CONNTRACK_SECMARK u_int32_t secmark; #endif /* Extensions */ struct nf_ct_ext *ext; /* Storage reserved for other modules, must be the last member */ union nf_conntrack_proto proto; }; struct nf_conntrack { atomic_t use; };typedef struct atomic { volatile int counter; } atomic_t;

这段代码定义了两个结构体,分别是 nf_conn 和 nf_conntrack。 nf_conn 结构体包含了以下成员: - ct_general:一个 nf_conntrack 结构体,用于跟踪连接的一般信息。 - lock:自旋锁,用于保护对 nf_conn 结构体的并发访问。 - cpu:一个 16 位的无符号整数,表示该连接所在的 CPU 编号。 - zone:一个 nf_conntrack_zone 结构体,在 CONFIG_NF_CONNTRACK_ZONES 宏开启时有效。 - tuplehash:一个包含了 IP_CT_DIR_MAX 个元素的 nf_conntrack_tuple_hash 数组,用于存储连接的原始和回复的元组信息。 - status:一个无符号长整型数,用于表示连接的状态。 - timeout:一个 32 位的无符号整数,表示连接被认为已经死亡的时间戳(以 jiffies32 表示)。 - ct_net:一个 possible_net_t 类型的变量,表示连接所属的网络命名空间。 - nat_bysource:一个 hlist_node 结构体,在 CONFIG_NF_NAT 宏开启时有效。 - __nfct_init_offset:一个空结构体,用于初始化其他成员。 - master:一个指向 nf_conn 结构体的指针,表示该连接的期望连接(expectation)。 - mark:一个 32 位的无符号整数,在 CONFIG_NF_CONNTRACK_MARK 宏开启时有效。 - secmark:一个 32 位的无符号整数,用于安全标记,在 CONFIG_NF_CONNTRACK_SECMARK 宏开启时有效。 - ext:一个指向 nf_ct_ext 结构体的指针,表示连接的扩展信息。 - proto:一个联合体,用于存储其他模块保留的数据。 nf_conntrack 结构体包含了一个名为 use 的 atomic_t 类型成员,用于记录 nf_conntrack 结构体的使用计数。atomic_t 是一个原子类型,用于实现原子操作的计数器。 需要注意的是,这段代码只是结构体的定义,没有展示结构体成员的具体实现。

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Defines the PatchGAN discriminator with the specified arguments. class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) 上述代码中出现错误:RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.),请问如何解决,给出修改后的代码

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