torch.__future__

Создано: 05 февр. 2024 | Последнее обновление: 12 июня 2025

torch.__future__.set_overwrite_module_params_on_conversion(value) [исходный код]

Задает, следует ли присваивать параметрам новые тензоры вместо изменения существующих параметров на месте при преобразовании nn.Module.

Если этот параметр включен, следующие методы будут присваивать модулю новые параметры:

1. module.{device}() (например, nn.Module.cuda()) для перемещения модуля между устройствами
2. module.{dtype}() (например, nn.Module.float()) для преобразования модуля в другой тип данных
3. nn.Module.to()
4. nn.Module.to_empty()

Параметры:

value (bool) – Присваивать ли новые тензоры.

torch.__future__.get_overwrite_module_params_on_conversion() [исходный код]

Возвращает, следует ли присваивать параметрам новые тензоры вместо изменения существующих параметров на месте при преобразовании torch.nn.Module. По умолчанию — False.

Дополнительные сведения см. в разделе set_overwrite_module_params_on_conversion().

Тип возвращаемого значения:

bool

torch.__future__.set_swap_module_params_on_conversion(value) [исходный код]

Задает, следует ли использовать swap_tensors() вместо присваивания .data для изменения существующих параметров на месте при преобразовании nn.Module, а также вместо param.copy_(state_dict[key]) при загрузке словаря состояния в nn.Module.

Примечание

Эта функция имеет приоритет над get_overwrite_module_params_on_conversion()

Если этот параметр включен, следующие методы будут менять местами существующие параметры на месте:

1. module.{device}() (например, nn.Module.cuda()) для перемещения модуля между устройствами
2. module.{dtype}() (например, nn.Module.float()) для преобразования модуля в другой тип данных
3. nn.Module.to()
4. nn.Module.to_empty()
5. nn.Module.load_state_dict()

В этом случае для load_state_dict() действуют следующие правила:

1. Для каждого параметра/буфера соответствующий state_dict['key'] преобразуется с помощью module_load() (то есть res = param.module_load(state_dict['key']))
2. При необходимости res будет обернут в Parameter
3. Параметр/буфер в модуле будет заменен с помощью swap_tensors() на res

Параметры:

value (bool) – Использовать ли swap_tensors().

torch.__future__.get_swap_module_params_on_conversion() [исходный код]

Возвращает, следует ли использовать swap_tensors() вместо присваивания .data для изменения существующих параметров на месте при преобразовании nn.Module. По умолчанию — False.

Дополнительные сведения см. в разделе set_swap_module_params_on_conversion().

Тип возвращаемого значения:

bool