TypeError: expected c_long_Array_3 instance, got list

错误消息 "TypeError: expected c_long_Array_3 instance, got list" 表示你在尝试将一个列表对象赋给预期为ctypes.c_long_Array_3类型的变量。ctypes.c_long_Array_3 是一个特定类型的数组，用于表示3个长整型元素的数组，而列表可能是Python中的普通数据结构。

当你遇到这种错误，通常是因为你想通过Python的list传递数据给需要ctypes数组的地方，但这并不匹配。例如，如果你试图这样做：

# 错误的代码：
ip_list = [10, 20, 30]  # 这是一个列表
ip_array = IP(ip=ip_list)  # IP类期望c_long_Array_3

你应该做的是首先将列表转换为正确的ctypes数组形式，例如使用`ctypes.cast()`或者直接用ctypes创建一个新数组：

from ctypes import byref, c_long

# 正确的做法：
ip_list = [10, 20, 30]
ip_array = IP()
ip_array.ip = (c_long * 3)(*ip_list)  # 使用ctypes打包成数组
# 或者
ip_array.ip = (c_long * 3)(*map(int, ip_list))  # 或者使用map转换并创建数组

相关问题

TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于加载模型时出现问题导致的。错误信息中的"TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>"表明期望的state_dict是类似字典的数据类型，但实际上传入的是一个方法（method）类型的对象。

要解决这个问题，你可以检查以下几个方面：
1. 确保你正在加载正确的模型文件。检查模型文件的路径是否正确，并确保文件存在。
2. 确保你使用的加载方法正确。根据你提供的引用内容，你可能需要使用`torch.load()`方法来加载模型文件，并使用`load_state_dict()`方法将加载的state_dict应用到模型中。
3. 检查你的模型定义和加载的state_dict是否匹配。确保你的模型定义和加载的state_dict具有相同的结构和参数名称。

如果你已经检查了以上几个方面，但问题仍然存在，你可以尝试以下方法：
1. 检查你使用的PyTorch版本是否与代码兼容。有时，不同版本的PyTorch可能会导致加载模型时出现兼容性问题。尝试升级或降级PyTorch版本，以确保与你的代码兼容。
2. 检查你的代码中是否有其他地方导致了这个错误。有时，这个错误可能是由于其他部分的代码问题导致的。仔细检查你的代码，特别是与模型加载和使用相关的部分。

希望这些信息对你有帮助！如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我们能够更好地帮助你解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习代码报错修改】跑图像翻译（image-to-image translation）的代码【SPMPGAN】中遇到的问题总结](https://blog.csdn.net/qq_45726976/article/details/129230557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'model_se.MobileViT'>.

这个错误通常是因为传入的参数类型不正确导致的。具体来说，这个错误提示表明你传入了一个不是字典类型的参数给了函数，但是函数期望的参数类型应该是字典类型的。

根据你提供的错误信息来看，你可能在使用 PyTorch 中的某个函数，尝试将一个 `model_se.MobileViT` 类型的对象传递给了这个函数，但是这个函数期望的参数类型是字典类型。因此，你需要将 `model_se.MobileViT` 类型的对象转换为字典类型，或者修改你的代码来使用正确的参数类型。具体如何修改代码取决于你使用的是哪个函数以及你的具体需求。