Error: Width mismatch in port "CountLimit[2..0]" of instance "inst" and type jsymq -- source is ""pin_name""

时间: 2023-08-27 10:15:43 浏览: 109
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MDK调试时出现MEMORY_MISMATCH错误的原因及解决方法

star3星 · 编辑精心推荐
这个错误是由于在使用jsymq类型时，模块实例的CountLimit[2..0]端口的宽度和定义的jsymq类型的CountLimit[2..0]端口的宽度不一致导致的。需要检查代码中CountLimit[2..0]端口的宽度和jsymq类型定义中CountLimit[2..0]端口的宽度是否相同。若不同，可以尝试修改模块实例或者jsymq类型定义的端口宽度，使它们相同。
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2. SQLITE_ERROR (1): SQL语句执行时出现错误，或者数据库存在错误。 3. SQLITE_INTERNAL (2): 内部逻辑错误，通常表示SQLite自身的问题。 4. SQLITE_PERM (3): 没有必要的权限，可能是权限不足导致的访问拒绝。 5. ...

Error: Width mismatch in port ddata0[3..0] of instance inst2 and type scandisplay -- source is qout[7..0] (ID daojishi:inst)

这个错误提示说的是端口 ddata0[3..0] 的宽度不匹配，其中 inst2 的类型为 scandisplay。错误的源头则是 qout[7..0]，它来自于 daojishi 模块中的 inst 实例。可能的原因是 inst2 期望接收 4 位数据，...

Error (275024): Width mismatch in port "a[7..0]" of instance "inst4" and type csr -- source is ""a""

这个错误是由于在实例化"inst4时，端口"a[7..0]"的宽度与类型"csr"不匹配导致的。具体来说，"a[..0]"的宽度应该与"csr"的宽度相同，但它们的宽度不一致。 为了解决这个问题，你需要确保端口"a[7..0]"的宽度与类型...

Error: Width mismatch in port "ddata0[3..0]" of instance "inst2" and type scandisplay -- source is ""qout[7..0]" (ID daojishi:inst)"

这个错误提示是因为在你的设计中，scandisplay 模块的 ddata0 端口是 4 位宽度，但是在 daojishi 模块的 inst2 实例中，连接到 ddata0 端口的信号 qout 的宽度为 8 位。因此，它们的宽度不匹配，导致了...

Error (275024): Width mismatch in port "date[3..0]" of instance "inst11" and type yanzhiqiang2021112244_14 -- source is ""a3""

这个错误提示意味着在Verilog代码中，"date[3..0]"的端口与实例"inst11"和类型"yanzhiqiang2021112244_14"之间存在宽度不匹配的问题。在Verilog中，端口和类型之间的连接需要满足相同的宽度。 你需要检查你的...

Error (275024): Width mismatch in port "D6" of instance "inst60" and type 74273 -- source is ""D2[3..0]""

这个错误是指在实例"inst60"的端口"D6"和类型74273之间存在宽度不匹配的问题。错误的源头是"D2[3..0]"。 在这种情况下，端口"D6"的宽度与信号"D2[3..0]"的宽度不一致，导致了错误。宽度不匹配可能会导致数据丢失或...

Error: Width mismatch in led -- source is ""led[3..0]" (ID led:inst)"

这个错误通常表示在你的代码中，你定义了一个名为 "led" 的信号，并且指定了它的位宽为4位（[3..0]），但是在其他地方引用该信号时，使用了不同的位宽。要解决这个错误，你需要确保在整个代码中对 "led" 的引用都...

“Error (275023): Width mismatch in led -- source is ""led[5..0]" (ID falshled:inst1)"” 是什么意思？ 如何解决。

具体来说，它表明信号"led[5..0]"的宽度与其他信号的宽度不一致。 解决这个问题的方法是，需要找到这个信号在代码中的定义，并修改其宽度，使其与其他信号匹配。如果这个信号是由其他信号组合而成的，那么也需要...

error: type mismatch; found : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] required: org.apache.spark.sql.Dataset[_] val lrModel = lr.fit(train)

这个错误是因为你的lr.fit(train)方法需要一个DataFrame类型的数据集，而你传入的是一个RDD类型的数据集。你需要使用SparkSession将RDD转换为DataFrame。例如： import spark.implicits._ ...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 1024]). size mismatch for decoder.attn_rnn.weight_ih: copying a param with shape torch.Size([384, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([384, 1280]). size mismatch for decoder.rnn_input.weight: copying a param with shape torch.Size([1024, 640]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1024, 1152]). size mismatch for decoder.stop_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([1, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 2048]).

这个错误表明在加载模型参数时发生了问题。具体来说，在尝试将参数从检查点加载到当前模型时，发现了形状不匹配的问题。在这种情况下，参数的大小在检查点和当前模型中不同。需要修复代码或检查点来解决这个问题。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Wav2vec2Model: size mismatch for decoder.model.0.weight: copying a param with shape torch.Size([256, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 512]). size mismatch for decoder.model.0.bias: copying a param with shape torch.Size([256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for decoder.model.3.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7, 128]). size mismatch for decoder.model.3.bias: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7]).如何解决报错请举例

if "weight" in name: param = param[:256, :] if "bias" in name: param = param[:256] model_dict = model.state_dict() model_dict[name].copy_(param) # 在此处使用模型进行推理或训练 在上面的示例...

Line 5: Char 33: error: unresolved reference: it val count0=i.count (it=='0') ^ Line 5: Char 33: error: type mismatch: inferred type is Boolean but (Char) -> Boolean was expected val count0=i.count (it=='0')

这个错误是因为 count 函数...println(count0) // 输出：2 在上面的代码中，我们使用 count 函数并传入一个 lambda 表达式，该 lambda 表达式接受一个字符 c，并判断该字符是否为 '0'，最后返回字符数量。

pywintypes.com_error: (-2147352571, 'Type mismatch.', None, 1) 怎么解决

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mod_read_obs.F90:51:39: 51 | istat=nf_get_var_real(ncid,varid,temp1(1,:)) | 1 ...... 118 | istat=nf_get_var_real(ncid,varid,temp1) | 2 Error: Rank mismatch between actual argument at (1) and actual argument at (2) (scalar and rank-1)

这个错误提示是在Fortran代码中使用了 nf_get_var_real 函数，并且在第51行和第118行两次调用，但是在第51行调用时使用了一个2D数组temp1(1,:)作为参数，而在第118行调用时使用了一个1D数组temp1作为参数。...

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...

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def __len__(self): return len(self.keys) def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def __getitem__(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

这段代码定义了一个 AudioReader 类，用于读取多个 wav 格式的音频文件。构造函数的参数为一个 scp 文件的路径和采样率，默认为 8000。类中定义了 _load 函数来读取每个 wav 文件，并进行采样率匹配。...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\4.py", line 75, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"D:\pythonProject1\epoch50.pkl")) File "D:\ana\envs\pypytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Network_bn: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([5, 21168]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 21168]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4]).

2. 如果你改变了模型结构，你需要调整加载模型参数的代码，以适应新的模型结构。 3. 如果你只是想加载模型权重而不考虑模型结构的变化，可以尝试使用 torch.load(..., map_location='cpu') 加载检查点文件，并将...
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