torch.utils.generate_methods_for_privateuse1_backend

torch.utils.generate_methods_for_privateuse1_backend(for_tensor, for_module, for_storage, unsupported_dtype) → None [source]

Автоматически генерирует атрибуты и методы для пользовательского бэкенда после переименования бэкенда privateuse1. В стандартном случае методы, связанные с хранилищем, не будут генерироваться автоматически.

Когда вы реализуете ядра для различных операций torch и зарегистрируете их в ключе PrivateUse1. И вызовете функцию torch.rename_privateuse1_backend(“foo”) для переименования имени вашего бэкенда. В этот момент вы можете легко зарегистрировать конкретные методы и атрибуты, вызвав эту функцию. Например, как torch.Tensor.foo(), torch.Tensor.is_foo, torch.Storage.foo(), torch.Storage.is_foo.

Примечание: Мы рекомендуем использовать универсальные функции (проверять, равны ли устройства, или использовать to(device=)). Мы предоставляем эти методы только для удобства, и они будут «подменяться» в объектах, поэтому их тип не будет правильно определён. Для генерируемых методов хранилища, если вам нужно поддерживать хранилище разреженных данных, вам нужно самостоятельно расширить реализацию.

Параметры

• for_tensor (bool) – нужно ли регистрировать связанные методы для класса torch.Tensor.
• for_module (bool) – нужно ли регистрировать связанные методы для класса torch.nn.Module.
• for_storage (bool) – нужно ли регистрировать связанные методы для класса torch.Storage.
• unsupported_dtype (Список[torch.dtype]) – действует только когда необходимо сгенерировать метод хранилища, указывая, что хранилище не поддерживает тип torch.dtype.

Пример:

>>> torch.utils.rename_privateuse1_backend("foo")
>>> torch.utils.generate_methods_for_privateuse1_backend()
# Then automatically generate backend-related attributes and methods.
>>> a = torch.tensor(2).foo()
>>> a.is_foo
>>> hasattr(torch.nn.Module, 'foo')