record dump-flow

root@com:~# ovs-ofctl dump-flows br-int
NXST_FLOW reply (xid=0x4):
 cookie=0x0, duration=598280.182s, table=0, n_packets=47, n_bytes=3774, idle_age=65534, hard_age=65534, priority=1 actions=NORMAL


root@com:~# ovs-ofctl dump-flows br-ex

NXST_FLOW reply (xid=0x4):

 cookie=0x0, duration=598402.003s, table=0, n_packets=22, n_bytes=1836, idle_age=65534, hard_age=65534, priority=0 actions=NORMAL


action NORMAL .

openstack中没匹配成功的包会调用ovs的normal action, normal就像一般的交换机,只负责转发。



ovs-ofctl show br-tun | grep -v -E "REPLY|n_tables|capabilities:|actions:|config:|state:"
ovs-ofctl add-flow br-tun table=4,n_packets=0,n_bytes=0,idle_age=1297,priority=1,action=resubmit\(,10\)
ovs-ofctl add-flow br-tun table=22,n_packets=0,n_bytes=0,idle_age=1297,actions=output:2

从程序员的视角,看计算机系统! 本书适用于那些想要写出更快、更可靠程序的程序员。通过掌握程序是如何映射到系统上,以及程序是如何执行的,读者能够更好的理解程序的行为为什么是这样的,以及效率低下是如何造成的。粗略来看,计算机系统包括处理器和存储器硬件、编译器、操作系统和网络互连环境。而通过程序员的视角,读者可以清晰地明白学习计算机系统的内部工作原理会对他们今后作为计算机科学研究者和工程师的工作有进一步的帮助。它还有助于为进一步学习计算机体系结构、操作系统、编译器和网络互连做好准备。 本书的主要论题包括:数据表示、C程序的机器级表示、处理器结构,程序优化、存储器层次结构、链接、异常控制流、虚拟存储器和存储器管理、系统级I/O、网络编程和并发编程。书中所覆盖的内容主要是这些方面是如何影响应用和系统程序员的。例如,在讲述数据表示时,本书说明了用来表示数字的表示方法是有限的,它能够近似地表示整数和实数,但是这种表示方法是有限制的,程序员必须了解。在讲述高速缓存时,本书讨论了矩阵代码中的循环变量的顺序是如何影响程序的性能的。在讨论网络互连时,本书描述了并发服务器如何能有效地处理来自多个客户端的请求。 本书基于Intel兼容(IA32)机器,在Unix或者相关的操作系统(例如,Linux)上执行C程序。虽然书中包括了一些帮助读者将Java转化成C的提示,但是还是要求读者对C或者C++有一定的了解。 您可以通过本书的Web网站www.csapp.cs.cmu.edu获得完整的资料,包括实验和作业,授课笔记和代码示例。 本书英文版久负盛名,被众多专业人士称为“最伟大的计算机教材”之一,著名的美国卡内基梅隆大学计算机科学系一直将本书作为教材使用,程序员眼中的透彻讲述计算机系统的扛鼎之作。作者Randal E. Bryant是卡耐基梅隆大学的计算机科学系主任,ACM和IEEE双院士(Fellow),其研究成果多次获得ACM和IEEE颁发的大奖。   本书共分十三章,分别介绍了信息的表示和处理、程序的机器级表示、处理器体系结构、存储器层次结构、静态和动态链接、虚拟存储器、系统级I/O、网络编程和并发编程等精彩内容。其目的是解释计算机系统的所有本质概念,并向读者展示这些概念是如何实际地影响应用程序的正确性、性能和实用性。与其他主要针对系统构造人员的系统类书籍不同,这本书是写给程序员的,是从程序员的角度来描述的。本书为软件和硬件之间搭起了一个桥梁,它给出了一种帮助读者分别从硬件和软件的角度去理解一个程序及其行为的途径,这也填补了国内计算机系统教学中的一个空白。本书的最大优点是帮助读者理解概念,让读者很清楚地在脑海中构造一个层次型的计算机系统,从最低层数据在内存中的表示(如我们一直陌生的浮点数表示),到流水线指令的构成,到虚拟存储器,到编译系统,到动态加载库,到最后的用户应用。   本书提供了大量的例子和练习及部分答案。尤其值得一提的是,对于每一个基本概念都有相应的笔头或程序试验,加深读者的理解。
<think>好的,我现在遇到了在PyTorch中使用YOLOv10训练模型时出现的PicklingError,错误信息是“Can't pickle CSP_FreqSpatial类”。需要仔细分析可能的原因并找到解决方法。 首先,PicklingError通常发生在尝试序列化(pickle)一个不能被序列化的对象时。在PyTorch中,尤其是在使用多进程数据加载(DataLoader的num_workers>0)时,模型的定义和相关类需要是可序列化的,以便在子进程中正确复制。所以,问题可能出在CSP_FreqSpatial这个自定义类上。 接下来,我需要考虑几个可能的原因。首先,检查CSP_FreqSpatial类的定义是否在顶层作用域。Python的pickle模块要求类必须在模块的顶层定义,而不能嵌套在函数或其他类内部。如果这个类是在某个函数内定义的,或者在另一个类内部,那么pickle就无法正确序列化它。 其次,确认类是否使用了不可序列化的成员。例如,如果类中包含文件句柄、数据库连接等对象,这些都无法被pickle。需要确保类的所有属性都是基本数据类型、可序列化的对象,或者使用了__getstate__和__setstate__方法来处理序列化。 另外,检查是否有动态生成的类或使用了lambda函数。动态生成的类(比如通过type()函数)或匿名函数也可能导致序列化问题。如果CSP_FreqSpatial类内部有这些结构,可能需要重构代码。 如果确认类定义正确,但问题依然存在,可能需要调整PyTorch的DataLoader设置。例如,暂时将num_workers设为0,禁用多进程加载,看是否能绕过问题。但这会影响训练速度,只能作为临时解决方案。 此外,检查PyTorch和CUDA版本是否兼容。版本冲突有时会导致意想不到的错误,包括序列化问题。确保所有依赖库都更新到与YOLOv10兼容的版本。 最后,查阅YOLOv10的官方文档或社区讨论,看看是否有其他用户遇到类似问题,是否有官方的修复或建议。可能需要更新代码库或应用补丁。 总结解决步骤应该是:检查类定义的位置和结构,确保可序列化;调整DataLoader参数作为临时措施;更新依赖库;查阅社区资源。如果问题仍未解决,可能需要更深入调试或联系开发者。</think>### 解决PyTorch YOLOv10 PicklingError的方法 #### 1. 检查自定义类的定义位置 确保`CSP_FreqSpatial`类在模块的**顶层作用域**定义,而不是嵌套在其他类或函数内部。Python的`pickle`模块要求被序列化的类必须能在导入时直接访问。例如: ```python # 正确方式:在模块顶层定义 class CSP_FreqSpatial(nn.Module): ... # 错误方式:嵌套在函数内部 def create_model(): class CSP_FreqSpatial(nn.Module): # 无法被pickle序列化 ... ``` #### 2. 验证类成员的可序列化性 检查`CSP_FreqSpatial`类中是否包含**不可序列化的对象**(如文件句柄、网络连接等)。如果存在这类成员,可通过以下方式处理: - 使用`__getstate__`和`__setstate__`方法自定义序列化行为 - 在初始化时使用`del`移除不可序列化的属性 #### 3. 调整DataLoader参数(临时方案) 将`DataLoader`的`num_workers`设为0,禁用多进程数据加载: ```python train_loader = DataLoader(..., num_workers=0) # 关闭多进程 ``` 这会牺牲部分数据加载效率,但可快速验证是否为多进程导致的问题[^2]。 #### 4. 使用dill替代pickle(高级方案) 在模型定义文件头部添加: ```python import dill import sys sys.modules['pickle'] = dill ``` 需要先安装`dill`库: ```bash pip install dill ``` 注意:该方法需确保所有相关代码兼容`dill`的序列化机制。 #### 5. 检查框架版本兼容性 验证PyTorch和YOLOv10的版本匹配性: ```python import torch print(torch.__version__) # 推荐1.8+版本 ``` 同时检查CUDA版本是否匹配: ```bash nvidia-smi # 查看CUDA版本 ``` #### 6. 代码结构优化建议 如果使用动态类生成,建议重构为静态类定义。例如将: ```python # 动态生成类(不可序列化) MyClass = type('MyClass', (nn.Module,), {'forward': lambda self,x: x**2}) ``` 改为: ```python # 静态类定义 class MyClass(nn.Module): def forward(self, x): return x**2 ``` #### 验证流程图 ```mermaid graph TD A[出现PicklingError] --> B{检查类定义位置} B -->|是嵌套定义| C[移动类到模块顶层] B -->|定义位置正确| D{检查类成员} D -->|存在不可序列化成员| E[移除或自定义序列化方法] D -->|成员正常| F{检查多进程设置} F -->|num_workers>0| G[设为0测试] F -->|已设为0| H[检查框架版本] H -->|版本不匹配| I[更新PyTorch/CUDA] H -->|版本正常| J[尝试dill替代] ``` ### 相关问题 1. 如何优化YOLOv10在多GPU训练时的性能? 2. YOLO系列模型中不同版本的核心改进点有哪些? 3. 目标检测模型中非极大值抑制(NMS)的优化方法有哪些?[^1] 4. 如何正确配置YOLO模型的训练参数(如学习率、优化器)?[^4] 5. 深度学习模型训练中出现损失值异常(如持续高位)应如何排查?[^3] : YOLO V5的损失函数和优化器配置参考 : 数据加载器的多进程设置会影响模型序列化 : 训练参数配置不当可能导致异常结果 [^4]: 数据集路径和类别数量配置要点
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