Python PyTorch Attribute用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.jit.Attribute 的用法。

用法:

class torch.jit.Attribute(value, type)

参数：

• value-要分配给属性的初始值。

• type-Python 类型

返回：

返回value

此方法是一个返回 value 的 pass-through 函数，主要用于向 TorchScript 编译器指示左侧表达式是类型为 type 的类实例属性。请注意，torch.jit.Attribute 只能在nn.Module 子类的__init__ 方法中使用。

虽然 TorchScript 可以推断出大多数 Python 表达式的正确类型，但在某些情况下类型推断可能会出错，包括：

• 空容器，例如 [] 和 {} ，其中 TorchScript 假定为 Tensor 的容器

• 可选类型，如 Optional[T] 但分配了 T 类型的有效值，TorchScript 会假设它是类型 T 而不是 Optional[T]

在 Eager 模式下，它只是一个 pass-through 函数，它返回 value 而没有其他含义。

例子：

import torch
from typing import Dict

class AttributeModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(M, self).__init__()
        self.foo = torch.jit.Attribute(0.1, float)

        # we should be able to use self.foo as a float here
        assert 0.0 < self.foo

        self.names_ages = torch.jit.Attribute({}, Dict[str, int])
        self.names_ages["someone"] = 20
        assert isinstance(self.names_ages["someone"], int)

m = AttributeModule()
# m will contain two attributes
# 1. foo of type float
# 2. names_ages of type Dict[str, int]