Question

我是一名Python初学者，正在研究有关神经网络和PY火炬模块的教程。我不太了解这条线的行为。

import torch.nn as nn

loss = nn.MSELoss()

print(loss)

>>MSELoss()

由于nn.MSELoss是一个类，为什么不将其称为变量loss而不将其实例化为类对象？ MSELoss类中的哪种类型的代码可以实现此行为？

Answer 1

它确实实例化了一个类。但是，该类实现了特殊的__call__方法，该方法使您可以像使用函数一样在其上使用调用运算符()。它还实现了__repr__方法，该方法可以自定义打印时的外观。

Answer 2

根据Documentation，nn.MSELoss()创建了一个衡量均方误差的标准，您可以使用以下方式：

loss = nn.MSELoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
output = loss(input, target)
output.backward()

您可以检查loss是MSELoss类：

print(type(loss).__name__)
>>> MSELoss

Answer 3

打印某些对象时，实际上是在Python中调用其__str__方法，或者如果未定义该对象，则调用__repr__（来自 representation ）。

在您的情况下，它是关于 normal 类的，但是它是__repr__ has been overriden：

def __repr__(self):
    # We treat the extra repr like the sub-module, one item per line
    extra_lines = []
    extra_repr = self.extra_repr()
    # empty string will be split into list ['']
    if extra_repr:
        extra_lines = extra_repr.split('\n')
    child_lines = []
    for key, module in self._modules.items():
        mod_str = repr(module)
        mod_str = _addindent(mod_str, 2)
        child_lines.append('(' + key + '): ' + mod_str)
    lines = extra_lines + child_lines

    main_str = self._get_name() + '('
    if lines:
        # simple one-liner info, which most builtin Modules will use
        if len(extra_lines) == 1 and not child_lines:
            main_str += extra_lines[0]
        else:
            main_str += '\n  ' + '\n  '.join(lines) + '\n'

    main_str += ')'
    return main_str

为什么此行不实例化一个类？

3 个答案: