0000 00.. = Differentiated Services Codepoint: Default (0)什么意思

时间: 2024-06-01 14:07:58 浏览: 132
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rfc2474 Definition of the Differentiated Services Field

这是IPv4数据包头中的一个字段，用于指定差异化服务代码点（Differentiated Services Codepoint，DSCP），用于标识数据包的优先级和服务质量。其中，000000是DSCP的最高位6位，表示默认优先级，即没有显式指定优先级。剩余的2位是显式拥塞通告（Explicit Congestion Notification，ECN）标记位。因此，0000 00..表示默认的服务等级，没有显式的ECN标记。
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only_inputs=True, allow_unused=True)[0] 改为： gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, ...

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty运行上述代码，出现错误：RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.

create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True,...

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