tensorflow_probability 子類化 JointDistributionNamed __init__ 行為

Question

我試圖創建一個派生類JointDistributionNamed在tensorflow_probability庫（tensorflow V2.0.0，tensorflow_probability v0.8.0）。 但是， super().__init__函數的行為方式很奇怪，我不明白。 也許我只是使用super()錯了，但它似乎像我期望的其他類一樣工作。 無論如何，這是一個例子：

from tensorflow_probability import distributions as tfd

models = {'normal': tfd.Normal(loc=0, scale=1)}
joint = tfd.JointDistributionNamed(models) # Works perfectly fine
print("joint:",joint) 

class Test(tfd.JointDistributionNamed):
    def __init__(self,name,models):
        self.myname = name
        self.models = models
        super().__init__(models) #(1) Works
        #super().__init__(self.models) #(2) Doesn't work

t = Test('hello',models)
print("t:", t)

將models給super().__init__時的行為與我只是傳入models或首先將其分配給self.models 。 為什么？ 在后一種情況下，我收到以下錯誤：

Traceback (most recent call last):
  File "test_jointdistnamed.py", line 18, in <module>
    t = Test('hello',models)
  File "</home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/decorator.py:decorator-gen-244>", line 2, in __init__
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_probability/python/distributions/distribution.py", line 276, in wrapped_init
    default_init(self_, *args, **kwargs)
  File "test_jointdistnamed.py", line 16, in __init__
    super().__init__(self.models) #doesn't work
  File "</home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/decorator.py:decorator-gen-138>", line 2, in __init__
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_probability/python/distributions/distribution.py", line 276, in wrapped_init
    default_init(self_, *args, **kwargs)
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_probability/python/distributions/joint_distribution_named.py", line 170, in __init__
    model, validate_args, name or 'JointDistributionNamed')
  File "</home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/decorator.py:decorator-gen-70>", line 2, in __init__
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_probability/python/distributions/distribution.py", line 276, in wrapped_init
    default_init(self_, *args, **kwargs)
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_probability/python/distributions/joint_distribution_sequential.py", line 211, in __init__
    self._model_unflatten(self._model_flatten(model))
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_probability/python/distributions/joint_distribution_named.py", line 186, in _model_unflatten
    return type(self.model)(**kwargs)
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normal'

就像出於某種原因，它試圖在類層次結構內的某處解壓縮models字典。 但是為什么這取決於我是否首先分配給self會有所不同？ 無論如何，我不是傳遞了對完全相同字典的引用嗎？ 有什么不同嗎？ 這是一個奇怪的錯誤還是我做錯了什么？ 如果我組成自己的簡單自定義類而不是JointDistributionNamed ，則完全相同的事情似乎工作得很好。

Answer 1

我的預感與tf.Module依賴項跟蹤包裝器對象有關。 什么是type(self.models) ？ 如果您更改為self._models = self._no_dependency(models)是否有效？