identification, flags_offset, ttl, protocol, checksum = struct.unpack('!HHBBH', ip_packet[4:10]) unpack requires a buffer of 8 bytes
时间: 2024-05-21 09:17:12 浏览: 9
Yes, that's correct. The `struct.unpack` function requires a buffer of bytes as its first argument, and the second argument specifies the size of the buffer in bytes. In this case, the buffer size is 8 bytes because we are unpacking 6 fields, each with a specific size specified by the format string `!HHBBH`.
The `!` character at the beginning of the format string specifies that the data should be interpreted in network byte order (big-endian). The `H` format code specifies a 2-byte unsigned short integer, the `B` format code specifies a single byte, and the `checksum` field is also a 2-byte unsigned short integer, hence the total buffer size of 8 bytes.
相关问题
identification, flags_offset, ttl, protocol, checksum = struct.unpack('!HHBBH', ip_packet[4:10])
这段代码使用了Python的struct模块对IP数据包进行解包,将IP头部的各个字段值提取出来并分别赋值给变量identification、flags_offset、ttl、protocol和checksum。
具体地,'!HHBBH'指定了IP头部中各个字段在字节流中的顺序和类型,其中'!'表示大端字节序(网络字节序),'H'表示unsigned short类型(占用2个字节),'B'表示unsigned char类型(占用1个字节)。因此,这个格式字符串指定了IP头部从第5个字节开始的6个字节按照大端字节序依次解析为2个unsigned short类型和2个unsigned char类型,以及1个unsigned short类型的校验和。
optimizer = tf.optimizers.Adam(FLAGS["train.lr"]) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)有错吗怎么改
这段代码的错误可能是由于 `FLAGS["train.lr"]` 的值不正确所引起的。你可以尝试使用一个固定的学习率值来替换它,如下所示:
```
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
```
如果你想使用一个可变的学习率,你可以尝试使用 `tf.Variable` 类来定义它,并在优化器中使用它,如下所示:
```
lr = tf.Variable(FLAGS["train.lr"], trainable=False)
optimizer = tf.optimizers.Adam(lr)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
```
这将允许你在训练过程中更改学习率的值。
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