小编cle*_*ros的帖子

是否有Pytorch内部程序来检测NaN张量中的s？Tensorflow有tf.is_nan和tf.check_numerics操作...... Pytorch在某处有类似的东西吗？我在文档中找不到这样的东西......

我正在寻找一个Pytorch内部例程,因为我希望这发生在GPU和CPU上.这不包括基于numpy的解决方案(如np.isnan(sometensor.numpy()).any())......

首先 - 如果这是重复的，请接受我的道歉 - 我有一种感觉，我以前见过某种类似的讨论，但我真的找不到它。

我的问题是关于 Python 中的对象组合，它应该看起来像是从复合类的每个次要类中继承的。用例是多个对象实例共享属性及其值的公共核心（而不仅仅是公共结构，这将是经典的继承情况）。

我可以使用一个简单的属性来做到这一点，即只需让每个类都有一个名为“shared_attributes”的属性，该属性本身就是一个存储所有值的类：

class CoreClass(object):
    def __init__(self):
        self.attr = 'asdf'


class CompClass1(object):
    def __init__(self, core):
        self.core_attr = core


class CompClass2(object):
    def __init__(self, core):
        self.core_attr = core

但这要求我通过属性访问每个共享属性class.core_attr，这是我不想要的（出于多种原因，其中之一是这需要对大段代码进行大量重写）。

因此，我想使用依赖于 Python 内置__getattr__对象方法的复合模式，如下所示：

class TestClass1(object):
    def __init__(self):
        self.attr1 = 1

    def func_a(self):
        return 'a'


class CompClassBase(object):
    def __init__(self, test_class):
        self.comp_obj = test_class

    def __getattr__(self, item):
        return getattr(self.comp_obj, item)


class CompClass1(CompClassBase):
    def __init__(self, test_class):
        CompClassBase.__init__(self, test_class)
        self.attr2 = 13

    def func_b(self):
        return '1b'


class …