Spec-Zone.ru › PyTorch 2.14

StrictMinMaxConstraint

class torch.fx.experimental.symbolic_shapes.StrictMinMaxConstraint(warn_only, vr) [source]

Для клиентов: размер в этом измерении должен находиться в пределах «vr» (задающего включительные нижнюю и верхнюю границы) И быть неотрицательным, а также не должен быть равен 0 или 1 (см. примечание ниже).

Для бэкендов: для этого измерения не должно быть ограничений, которые не следуют из заданных нижней и верхней границ. Независимо от нижней границы бэкенд может предполагать, что размер неотрицателен и не равен 0 или 1.

Ограничение StrictMinMaxConstraint без заданных границ можно рассматривать как строгую версию «RelaxedUnspecConstraint».

Примечание: при экспорте часто без достаточных оснований предполагается, что граф работает для 0/1, хотя во время трассировки мы предполагали, что размер не равен 0 или 1. Идея заключается в том, что если мы создаём граф, работающий для диапазона значений, он будет работать и для N=0/1.

render(source) [source]

Форматирует уравнение ограничения

Тип возвращаемого значения:

str

© 2026, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://docs.pytorch.org/docs/2.14/generated/torch.fx.experimental.symbolic_shapes.StrictMinMaxConstraint.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API