ms_exc= CPPEH_RECORD ptr -18h
时间: 2024-04-02 16:32:35 浏览: 20
这也是一个汇编语言中的指令,它的意思是将一个指向CPPEH_RECORD类型的指针存储到内存地址的偏移量为-18h的位置。其中“ptr”表示指针,-18h是一个十六进制数,表示十进制的-24。因此,这条指令的作用是将一个指向CPPEH_RECORD类型的指针存储到内存地址为当前指针减去24的位置。CPPEH_RECORD是C++异常处理机制中的数据结构,用于存储异常信息。
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解释一下冒号后面的代码: if allow_nograd: # Compute relevant gradients diff_params = [p for p in self.module.parameters() if p.requires_grad] grad_params = grad(loss, diff_params, retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) gradients = [] grad_counter = 0 # Handles gradients for non-differentiable parameters for param in self.module.parameters(): if param.requires_grad: gradient = grad_params[grad_counter] grad_counter += 1 else: gradient = None gradients.append(gradient) else: try: gradients = grad(loss, self.module.parameters(), retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) except RuntimeError: traceback.print_exc() print('learn2learn: Maybe try with allow_nograd=True and/or allow_unused=True ?')
这段代码是一个 Pytorch 模型中计算梯度的过程。在训练模型时,我们需要通过反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度,以便进行参数更新。这段代码中的 if-else 语句用于处理模型中存在不可微参数的情况。
首先,如果 allow_nograd 参数为 True,那么就会计算可微参数的梯度。具体来说,diff_params 是指那些设置了 requires_grad=True 的参数,grad_params 是指计算出的梯度值。在处理不可微参数时,由于这些参数不参与梯度计算,因此将其对应的梯度设置为 None。
如果 allow_nograd 参数为 False,那么就会尝试计算所有参数的梯度。但是,如果模型中存在不可微参数,那么就会抛出 RuntimeError 异常。此时代码会打印出异常信息,并建议将 allow_nograd 设置为 True 或 allow_unused 设置为 True,以忽略不可微参数。
此段代码的作用在于计算模型参数的梯度,并将其用于参数更新。
mov [ebp+ms_exc.registration.TryLevel], 0
这段汇编代码的作用是将ms_exc.registration.TryLevel的值设置为0。在Windows操作系统中,当发生异常时,操作系统会在当前线程的异常处理链表中查找能够处理该异常的异常处理函数。而ms_exc.registration.TryLevel则表示当前异常处理函数所处的尝试层级,操作系统会根据尝试层级的不同来决定是否继续向下查找异常处理函数。将ms_exc.registration.TryLevel的值设置为0相当于告诉操作系统当前异常处理函数是第一层尝试,即如果当前异常处理函数无法处理该异常,操作系统会继续向下查找异常处理函数。这是默认的行为。