ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)

这是Zeek / Bro的警告消息，表示使用REX.w是无意义的，因为默认操作数大小为64。这个警告通常是由于在使用REX前缀时没有指定操作数大小而导致的。REX前缀是用于扩展x86指令集的前缀之一，它可以用于指定操作数大小、寄存器扩展和指令前缀。在这种情况下，由于默认操作数大小为64位，因此使用REX.w是无意义的。

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解释下面这段代码，并说明哪些参数是可调整的：def adjust_predicts(score, label, threshold, pred=None, calc_latency=False): """ Calculate adjusted predict labels using given `score`, `threshold` (or given `pred`) and `label`. Args: score (np.ndarray): The anomaly score label (np.ndarray): The ground-truth label threshold (float): The threshold of anomaly score. A point is labeled as "anomaly" if its score is lower than the threshold. pred (np.ndarray or None): if not None, adjust `pred` and ignore `score` and `threshold`, calc_latency (bool): Returns: np.ndarray: predict labels Method from OmniAnomaly (https://github.com/NetManAIOps/OmniAnomaly) """ if label is None: predict = score > threshold return predict, None if pred is None: if len(score) != len(label): raise ValueError("score and label must have the same length") predict = score > threshold else: predict = pred actual = label > 0.1 anomaly_state = False anomaly_count = 0 latency = 0 for i in range(len(predict)): if any(actual[max(i, 0) : i + 1]) and predict[i] and not anomaly_state: anomaly_state = True anomaly_count += 1 for j in range(i, 0, -1): if not actual[j]: break else: if not predict[j]: predict[j] = True latency += 1 elif not actual[i]: anomaly_state = False if anomaly_state: predict[i] = True if calc_latency: return predict, latency / (anomaly_count + 1e-4) else: return

该函数用于调整预测标签，基于给定的分数 `score`、阈值 `threshold`（或给定的预测值 `pred`）和真实标签 `label`。 如果一个点的分数低于阈值，则将其标记为“异常”点。

参数 `score`、`label` 和 `threshold` 都是可调整的。

参数说明：
- `score`：np.ndarray 类型，表示每个时间步的异常分数；
- `label`：np.ndarray 类型，表示每个时间步的真实标签；
- `threshold`：float 类型，表示异常分数的阈值。如果一个点的分数低于阈值，则将其标记为“异常”点；
- `pred`：np.ndarray 类型或者 None，表示是否给定预测值，如果给定，会忽略 `score` 和 `threshold`；
- `calc_latency`：bool 类型，表示是否计算延迟。

该函数首先判断是否有真实标签 `label`，如果没有，则直接通过阈值 `threshold` 对异常分数 `score` 进行预测，并返回预测标签和延迟。如果有真实标签，则通过阈值 `threshold` 或预测值 `pred` 对异常分数 `score` 进行预测，并根据实际情况对预测标签进行调整，最终返回调整后的标签和延迟。

其中 `actual` 表示真实标签中大于 0.1 的标签，`anomaly_state` 表示当前是否处于异常状态，`anomaly_count` 表示异常的数量，`latency` 表示延迟的数量。

该函数中可调整的参数是 `score`、`label` 和 `threshold`。

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [4, 1024, 128, 128]], which is output 0 of ReluBackward0, is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

这个错误通常表示你在一个inplace操作中修改了一个需要梯度计算的变量。建议尝试启用PyTorch的autograd anomaly detection功能，以找到导致错误的操作。可以通过在代码中添加以下代码启用该功能：

import torch
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

这将打印出导致错误的操作，帮助你更好地调试代码。此外，还可以尝试使用out-of-place操作替代in-place操作，以避免此类错误的发生。