torch.jit.isinstance

torch.jit.isinstance(obj, target_type)

在 TorchScript 中提供容器型別細化。

它可以細化 List、Dict、Tuple 和 Optional 型別的引數化容器。例如 List[str]、Dict[str, List[torch.Tensor]]、Optional[Tuple[int,str,int]]。它還可以細化 TorchScript 中可用的基本型別，如布林值和整數。

引數

• obj – 要細化型別的物件

• target_type – 嘗試細化 obj 的目標型別

返回

如果 obj 已成功細化為 target_type 的型別，則返回 True，

否則返回 False，且沒有新的型別細化。

返回型別

布林值

示例（使用 torch.jit.isinstance 進行型別細化）： .. testcode

import torch
from typing import Any, Dict, List

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()

    def forward(self, input: Any): # note the Any type
        if torch.jit.isinstance(input, List[torch.Tensor]):
            for t in input:
                y = t.clamp(0, 0.5)
        elif torch.jit.isinstance(input, Dict[str, str]):
            for val in input.values():
                print(val)

m = torch.jit.script(MyModule())
x = [torch.rand(3,3), torch.rand(4,3)]
m(x)
y = {"key1":"val1","key2":"val2"}
m(y)