PyTorch：为什么 dir(nn.Module()) 和 dir(nn.Module) 之间的区别

Question

试过了

e = dir(nn.Module())
f = dir(nn.Module)
print([item for item in e if item not in f])

它给

['_backward_hooks', '_buffers', '_forward_hooks', '_forward_pre_hooks', '_load_state_dict_pre_hooks', '_modules', '_parameters', '_state_dict_hooks', 'training']

为什么这些仅适用于 object 而不是 class？ 这些属性有什么特别之处？

Answer 1

反过来说，这些属性仅在 object（在您的情况下为e ）上可用，但在 class 上不可用。 原因很简单，这些是在构造函数中创建的属性，因此它们在 class 上不存在，仅在创建 object 时创建。

从nn.Module实现：

def __init__(self):
    """
    Initializes internal Module state, shared by both nn.Module and ScriptModule.
    """
    torch._C._log_api_usage_once("python.nn_module")

    self.training = True
    self._parameters = OrderedDict()
    self._buffers = OrderedDict()
    self._backward_hooks = OrderedDict()
    self._forward_hooks = OrderedDict()
    self._forward_pre_hooks = OrderedDict()
    self._state_dict_hooks = OrderedDict()
    self._load_state_dict_pre_hooks = OrderedDict()
    self._modules = OrderedDict()

这些属性没有什么特别之处，它们只是用来跟踪每个单独模块的 state。