raise ValueError("Data must be padded to %d byte boundary in CBC mode" % self.block_size)

这个错误通常出现在使用AES CBC模式解密时，解密的数据长度不是16的倍数时。

在使用AES CBC模式解密时，需要将密文分块为16字节大小的块，如果密文长度不是16字节的倍数，则会出现该错误。因此，你需要确保解密的数据长度是16字节的倍数。

在加密时，你可以使用Python的`padding`模块进行PKCS7填充，将明文按照16字节大小进行分块，并在最后一块进行填充，使得密文长度是16字节的倍数。示例代码如下：

from Crypto.Util.Padding import pad

block_size = 16
plaintext = b'This is some plaintext.'
padded_plaintext = pad(plaintext, block_size)

在解密前，你需要确保已经按照上述方法对密文进行了填充。如果解密后的数据需要进行处理，你还需要使用相同的填充方法对处理后的数据进行去除填充。

from Crypto.Util.Padding import unpad

decrypted_data = cipher.decrypt(ciphertext)
unpadded_data = unpad(decrypted_data, block_size)

这样，你就可以避免该错误的出现。

相关问题

ValueError: Data must be padded to 16 byte boundary in CBC mode

这个错误通常出现在使用AES CBC模式解密时，解密的数据长度不是16的倍数时。

在使用AES CBC模式解密时，需要将密文分块为16字节大小的块，如果密文长度不是16字节的倍数，则会出现该错误。因此，你需要确保解密的数据长度是16字节的倍数。

在加密时，你可以使用Python的`padding`模块进行PKCS7填充，将明文按照16字节大小进行分块，并在最后一块进行填充，使得密文长度是16字节的倍数。示例代码如下：

from Crypto.Util.Padding import pad

block_size = 16
plaintext = b'This is some plaintext.'
padded_plaintext = pad(plaintext, block_size)

在解密前，你需要确保已经按照上述方法对密文进行了填充。如果解密后的数据需要进行处理，你还需要使用相同的填充方法对处理后的数据进行去除填充。

from Crypto.Util.Padding import unpad

decrypted_data = cipher.decrypt(ciphertext)
unpadded_data = unpad(decrypted_data, block_size)

这样，你就可以避免该错误的出现。

解释代码：class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]

这段代码定义了一个BatchSampler类，它的作用是将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。

在初始化函数中，它接受四个参数：sampler_size表示数据集的大小，batch_size表示每个batch的大小，默认为16，shuffle表示是否进行随机打乱，默认为True，drop_last表示是否去除最后一个不足batch的数据，默认为False。如果batch_size小于等于0，则会抛出ValueError异常。

在__init__函数中，它将sampler_index初始化为一个包含0到sampler_size-1的整数列表，并进行随机打乱（如果shuffle为True）。

在__len__函数中，它返回sampler_size，表示整个数据集中的样本数量。

在__iter__函数中，它通过迭代器的方式依次返回每个batch的索引。它将一个指针base初始化为0，一个步长step初始化为batch_size，然后进入一个无限循环，每次取出从base到base+step-1的batch索引并返回，直到base+step大于等于sampler_size时跳出循环。如果drop_last为False且base小于sampler_size，则会将剩余的索引作为最后一个batch返回。

因此，通过使用BatchSampler类，我们可以轻松地将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。