#error "Unexpected value for SIZEOF_VOIDP" cpl_port.h

这个错误提示意味着您的编译器在编译时没有正确识别 `SIZEOF_VOIDP` 的值。`SIZEOF_VOIDP` 应该是一个预定义的宏，其值应该等于指针的大小。可能的原因是，您的编译器不支持或不识别这个预定义的宏，或者您的代码中缺少必要的头文件。

要解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查您的代码中是否包含了正确的头文件。`SIZEOF_VOIDP` 的定义通常在一个系统相关的头文件中，例如 `<stdint.h>` 或 `<stddef.h>`。

2. 如果您使用的是自定义的编译器或编译器选项，请确保您已正确设置了指针大小。您可以尝试在编译器选项中添加 `-m32` 或 `-m64` 来指定指针大小。

3. 如果您的编译器不支持 `SIZEOF_VOIDP` 宏，请手动定义它。您可以尝试在代码中添加以下行：

   #ifdef __LP64__
   #define SIZEOF_VOIDP 8
   #else
   #define SIZEOF_VOIDP 4
   #endif

这将根据您的系统位数定义 `SIZEOF_VOIDP` 的值。如果您的系统不是 32 位或 64 位，请相应地更改值。

希望这可以帮助您解决问题。

相关问题

#error "Unexpected value for SIZEOF_UNSIGNED_LONG"

这个错误通常是由于编译器或预处理器出现问题导致的。可能是因为在编译过程中使用了错误的编译标志或编译器版本过低。你可以尝试检查编译器的版本和编译标志是否正确，并更新到最新版本。如果问题仍然存在，你可以尝试重新安装编译器或使用其他编译器来编译代码。另外，你还可以检查代码中是否有宏定义或类型定义与系统不兼容的情况，需要进行修改。

if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0] ## Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache() elif self.pretrained is None: self.apply(_init_weights) else: raise TypeError('pretrained must be a str or None')

这段代码是初始化模型的代码。首先判断是否需要加载预训练模型，如果需要，则从指定的路径加载预训练模型的参数，并将模型的 patch_embed.proj.weight 层的权重进行重新计算，以适应输入的 patch 大小。然后将加载的参数应用到当前模型中。如果没有指定预训练模型，则直接进行权重初始化。如果预训练参数既不是字符串也不是 None，则会报错。