ADJ_NBR_ASSERT_NH_PROTO (adj_nh_proto,); if (!ADJ_NBR_ITF_OK(adj_nh_proto, sw_if_index)) return; switch (adj_nh_proto) { case FIB_PROTOCOL_IP4: adj_nbr_walk_nh4(sw_if_index, &nh->ip4, cb, ctx); break; case FIB_PROTOCOL_IP6: adj_nbr_walk_nh6(sw_if_index, &nh->ip6, cb, ctx); break; case FIB_PROTOCOL_MPLS: ASSERT(0); break; }
时间: 2024-04-18 11:28:12 浏览: 137
根据给出的代码,假设 `adj_nh_proto` 的值为 `FIB_PROTOCOL_IP4`。
首先,代码会通过宏 `ADJ_NBR_ASSERT_NH_PROTO` 对 `adj_nh_proto` 进行验证。如果 `adj_nh_proto` 超出了有效范围,宏会返回指定的错误码,否则继续执行。
接下来,代码会进行条件判断 `ADJ_NBR_ITF_OK(adj_nh_proto, sw_if_index)`。如果条件判断结果为假,则会直接返回,否则继续执行。
然后,根据 `adj_nh_proto` 的值进行 `switch` 语句的分支匹配。在这种情况下,`adj_nh_proto` 的值为 `FIB_PROTOCOL_IP4`,因此会进入 `case FIB_PROTOCOL_IP4` 分支。
在该分支中,会调用 `adj_nbr_walk_nh4` 函数,并传入 `sw_if_index` 和 `nh->ip4` 作为参数,以及回调函数 `cb` 和上下文 `ctx`。这个函数用于遍历 IPv4 邻居,并对每个邻居执行回调函数。
最后,整个 `switch` 语句结束,执行流程继续往下执行。
相关问题
#define ADJ_NBR_ASSERT_NH_PROTO(nh_proto, err) \ do { \ ASSERT (nh_proto < FIB_PROTOCOL_IP_MAX); \ const fib_protocol_t nh_proto__ = (nh_proto); \ if (nh_proto__ >= FIB_PROTOCOL_IP_MAX) \ { \ clib_warning ("BUG: protocol %d > %d\n", \ (int)nh_proto__, \ FIB_PROTOCOL_IP_MAX); \ return err; \ } \ } while (0)
这段代码定义了一个宏 `ADJ_NBR_ASSERT_NH_PROTO`,用于验证给定的 `nh_proto` 参数是否有效,并在无效的情况下返回指定的错误码 `err`。
宏展开后的代码逻辑如下:
1. 首先,使用 `ASSERT` 宏对 `nh_proto` 进行断言,确保其小于 `FIB_PROTOCOL_IP_MAX`。
2. 接下来,定义一个局部变量 `nh_proto__`,并将 `nh_proto` 的值赋给它。
3. 如果 `nh_proto__` 大于等于 `FIB_PROTOCOL_IP_MAX`,表示出现了错误情况,将输出一条警告信息,并返回指定的错误码 `err`。
这段代码主要用于在处理网络协议时进行错误检查,确保传入的协议类型在有效范围内。如果超出了有效范围,则会输出警告信息并返回错误码。
def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]
这段代码是一个用于计算GCN中归一化邻接矩阵的函数。下面是对代码的解读:
输入参数:
- edge_index:图的边索引,可以是一个包含两行的长为2的Tensor,表示边的起点和终点的索引。也可以是一个SparseTensor对象,表示稀疏的边索引。
- edge_weight:边的权重,可选参数,默认为None。如果不提供权重,则默认为全1.
- num_nodes:节点的数量,可选参数,默认为None。如果不提供数量,则通过edge_index推断得到。
- improved:布尔值,表示是否采用改进的归一化方式,默认为False。
- add_self_loops:布尔值,表示是否添加自环,默认为True。
- flow:字符串,表示信息传播的方向,默认为"source_to_target",即从源节点到目标节点。
函数内部逻辑:
1. 根据是否是SparseTensor对象,判断是稀疏还是稠密的边索引。
2. 对于稀疏边索引,首先判断信息传播方向是否为"source_to_target",然后进行按行归一化的处理。具体操作包括:
- 填充值的选择根据是否采用改进的方式而定。
- 如果边索引没有值,则填充为1。
- 如果需要添加自环,则对稀疏边索引进行填充对角线操作。
- 计算每个节点的度矩阵。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对邻接矩阵进行按行归一化。
3. 对于稠密边索引,首先根据信息传播方向进行处理。具体操作包括:
- 如果需要添加自环,则对边索引和权重进行添加自环操作。
- 根据信息传播方向,选择相应的索引进行节点度计算。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对边索引进行按元素归一化。
最终返回归一化后的邻接矩阵或者边索引。
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