我正试图了解参数（https://github.com/pytorch/pytorch/blob/329a9a90c0a579a3c67370702454f254109f1c9c/torch/nn/parameter.py）是如何在PyTorch中实现的。
我看到Parameter继承了Tensor，它允许您轻松执行Tensor操作，例如。如果p是一个参数，那么你可以简单地调用p * 2或p.tanh()，而不需要检索底层的Tensor。
让我困惑的是Parameter如何存储其私有变量data，因为它似乎指向一个不存在的父Tensor对象。
它只是一个引用self？它是一个围绕子参数类的Tensor Package 器吗？它是一个属性，可以使用一些魔法来返回Tensor数据？
1条答案
按热度按时间bksxznpy1#
PyTorch的许多底层实现细节都使用了C++和PyObjects。您可以看到您引用的
__new__中的代码返回torch.Tensor._make_subclass(cls, data, requires_grad)。该实现可以在python_variable.cpp中找到，作为THPVariable_make_subclass（https：//github.com/pytorch/pytorch/blob/bb 6 b157458 a34 d8 b3499932035381 fdb 12683703/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp#L567）。