我在最近阅读的一些Lua源文件中看到了这种类型的语法,这是什么意思,特别是第二对括号 一个例子,第8行 https://github.com/karpathy/char-rnn/blob/master/model/LSTM.lua
local LSTM = {}
function LSTM.lstm(input_size, rnn_size, n, dropout)
dropout = dropout or 0
-- there will be 2*n+1 inputs
local inputs = {}
table.insert(inputs, nn.Identity()()) -- line 8
-- ...
nn.Identity
的源代码
https://github.com/torch/nn/blob/master/Identity.lua
**********更新**************
()()模式在火炬库'nn'中使用很多。第一对括号创建容器/节点的对象,第二对括号引用依赖节点。
例如,y = nn.Linear(2,4)(x)表示x连接到y,并且变换从1 * 2到1 * 4是线性的。 我只是理解了它的用法,它的连接方式似乎可以通过下面的答案之一来解答。
无论如何,接口的使用情况在下面有详细说明。 https://github.com/torch/nngraph/blob/master/README.md
答案 0 :(得分:14)
不,()()
在Lua中没有特殊含义,它只是两个调用操作符()
。
操作数可能是一个返回函数的函数(或者,一个实现call
元方法的表)。例如:
function foo()
return function() print(42) end
end
foo()() -- 42
答案 1 :(得分:13)
作为余浩的答案的补充,让我给出一些与火炬相关的精确度:
nn.Identity()
创建一个身份模块,()
调用此模块会触发nn.Module
__call__
(感谢Torch类系统正确地将其连接到metatable),__call__
方法执行前进/后退因此,每次nn.Identity()()
次调用都会返回一个nngraph.Node({module=self})
节点,其中self引用当前的nn.Identity()
实例。
-
更新:可以在LSTM-s的上下文中找到此语法的说明here:
local i2h = nn.Linear(input_size, 4 * rnn_size)(input) -- input to hidden
如果您不熟悉
nngraph
,我们构建一个模块并且已经使用图形节点再次调用它可能看起来很奇怪。实际发生的是第二次调用将nn.Module
转换为nngraph.gModule
,并且参数在图表中指定它的父级。
答案 2 :(得分:2)
在nn.Identity()()的情况下,nn.Identity既没有init函数也没有调用函数,因此Identity parent nn.Module的init和call函数被调用。附加插图
require 'torch'
-- define some dummy A class
local A = torch.class('A')
function A:__init(stuff)
self.stuff = stuff
print('inside __init of A')
end
function A:__call__(arg1)
print('inside __call__ of A')
end
-- define some dummy B class, inheriting from A
local B,parent = torch.class('B', 'A')
function B:__init(stuff)
self.stuff = stuff
print('inside __init of B')
end
function B:__call__(arg1)
print('inside __call__ of B')
end
a=A()()
b=B()()
<强>输出强>
inside __init of A
inside __call__ of A
inside __init of B
inside __call__ of B
另一个代码示例
require 'torch'
-- define some dummy A class
local A = torch.class('A')
function A:__init(stuff)
self.stuff = stuff
print('inside __init of A')
end
function A:__call__(arg1)
print('inside __call__ of A')
end
-- define some dummy B class, inheriting from A
local B,parent = torch.class('B', 'A')
b=B()()
<强>输出强>
inside __init of A
inside __call__ of A