Nginx handler 返回值解释

本文详细介绍了Nginx中handler返回值的意义及其对处理流程的影响,包括NGX_OK、NG_DECLINED、NGX_AGAIN等,并解释了checker函数如何根据这些返回值决定后续处理步骤。

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一般而言 handler 返回:

  • NGX_OK : 表示该阶段已经处理完成,需要转入下一个阶段

  • NG_DECLINED : 表示需要转入本阶段的下一个handler继续处理

  • NGX_AGAIN, NGX_DONE : 表示需要等待某个事件发生才能继续处理(比如等待网络IO),此时Nginx为了不阻塞其他请求的处理,必须中断当前请求的执行链,等待事件发生之后继续执行该handler

  • NGX_ERROR:表示发生了错误,需要结束该请求。

checker 函数根据 handler 函数的不同返回值,给上一层的 ngx_http_core_run_phases 函数返回 NGX_AGAIN 或者 NGX_OK,如果期望上一层继续执行后面的 phase 则需要确保 checker 函数不是返回 NGX_OK,不同 checker 函数对 handler 函数的返回值处理还不太一样,开发模块时需要确保相应阶段的 checker 函数对返回值的处理在你的预期之内。

<think>好的,我需要帮用户理解torchsde.sdeint函数的返回值。首先,用户已经提到了其他几个引用,比如Python函数注解、Nginx handler返回值和svmtrain的返回值,这些可以作为参考。 我要先回忆一下torchsde库的文档。torchsde是一个用于求解随机微分方程(SDE)的PyTorch库。sdeint函数是其中的核心函数,用于数值求解SDE。它的返回值应该包含解算后的轨迹,可能还有其他信息,比如噪声路径或者中间状态。 接下来,我需要确认sdeint的具体参数和返回值结构。根据经验,这类函数通常返回一个张量,表示时间点上的解,或者是包含更多信息的对象。例如,在torchdiffeq的odeint中,返回的是所有时间步的解张量。不过,SDE可能需要处理布朗运动的路径,所以返回值可能更复杂。 查阅torchsde的官方文档或源代码可能会有帮助。假设sdeint返回一个元组,包含解轨迹和布朗运动的路径。或者可能返回一个SDEOutput对象,里面包含解、积分所用的时间步长等信息。 用户提到的引用[3]中,svmtrain返回结构体,包含多个参数。类似地,sdeint可能返回一个类似的结构或字典,包含解、布朗运动的路径、状态等信息。例如,解可能是一个形状为(batch_size, time_steps, state_dim)的张量,而布朗运动路径可能是一个(batch_size, time_steps, noise_dim)的张量。 另外,考虑到SDE求解的随机性,可能每次调用的结果会不同,除非固定随机种子。这可能也是返回值需要包含的部分,或者由用户控制。 用户可能需要知道返回值的形状、数据类型、各个部分的含义,比如时间点、状态变量、噪声项等。需要明确解释每个返回张量的含义,以及如何使用它们进行后续分析或可视化。 最后,我应该确保回答结构清晰,分点解释每个返回值的部分,并引用相关文档或示例代码。如果无法找到确切文档,可能需要基于常见用法进行合理推测,同时建议用户查阅官方资源以获取最准确的信息。</think>### `torchsde.sdeint` 函数返回值解释 `torchsde.sdeint` 是 `torchsde` 库中用于求解随机微分方程(SDE)的核心函数。其返回值通常包含以下内容: 1. **解轨迹(Solution Trajectory)** 返回一个形状为 `(batch_size, time_steps, state_dim)` 的张量,表示在给定时间点上的状态变量值。例如,若初始状态为 $x_0$,则返回值的第一维度对应时间序列,最后一维度对应状态变量的维度[^3]。 2. **布朗运动路径(Brownian Motion Paths)** 若函数参数中启用了 `return_bm=True`,则会返回布朗运动的路径,形状为 `(batch_size, time_steps, noise_dim)`。这用于追踪随机噪声的具体实现[^1]。 3. **积分信息(Integration Details)** 某些配置下可能返回中间计算信息,如时间步长、误差估计等,具体取决于求解器类型(如 `sdeint_ito` 或 `sdeint_strat`)和参数设置。 --- ### 示例代码 ```python import torchsde # 定义SDE模型 class MySDE(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.noise_type = "diagonal" def f(self, t, x): return -x # 漂移项 def g(self, t, x): return 0.5 * torch.ones_like(x) # 扩散项 sde = MySDE() x0 = torch.randn(3, 2) # batch_size=3, state_dim=2 ts = torch.linspace(0, 1, 10) # 调用sdeint solution = torchsde.sdeint(sde, x0, ts, method="euler") # solution形状: (10, 3, 2) ``` ---
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