from torch._six import inf有没有其他替代写法

`torch._six.inf` 是一个常量，它的值是正无穷大。在 PyTorch 中，`torch._six` 模块是一个内部模块，不应该被直接引用。如果你不想引用此模块，可以使用 Python 自带的 `float` 类型的正无穷大常量 `float('inf')` 来代替 `torch._six.inf`。例如，你可以这样写：

import torch

x = torch.Tensor([1, 2, 3])
y = torch.Tensor([float('inf'), float('-inf'), float('nan')])

print(torch.isfinite(x))  # tensor([ True,  True,  True])
print(torch.isfinite(y))  # tensor([False, False, False])

这里使用了 `float('inf')` 和 `float('-inf')` 分别代替了 `torch._six.inf` 和 `torch._six.neg_inf`，并使用了 `float('nan')` 代替了 `torch._six.nan`。注意，这种替代写法可能会导致代码可读性降低，所以建议在代码中使用 `torch._six.inf` 来表示正无穷大常量。

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torch2.1中，torch._six已启用，那我需要用什么来替代dataset.py中的from torch._six import int_classes as _int_classes

在torch2.1中，可以使用以下语句来替代dataset.py中的from torch._six import int_classes as _int_classes：

from six import int_classes as _int_classes

这是因为在torch2.1中，torch._six模块已被移除，但可以使用six模块来代替。因此，可以使用上述语句导入int_classes。

from torch._six import container_abcs

根据提供的引用内容，根据不同版本的PyTorch，导入`container_abcs`的方式是不同的。在1.8以下版本，可以使用`from torch._six import container_abcs`来导入；而在1.8以上版本，可以使用`import collections.abc as container_abcs`来导入。