FunctionWraps
时间: 2023-10-20 12:35:33 浏览: 46
FunctionWraps是一个装饰器函数,它可以用来创建一个包装器,用于保留被包装函数的元数据,如函数名、文档字符串、参数列表等。在Python中,装饰器是一种修改函数行为的技术,可以在不修改原始函数源代码的情况下,通过包装函数来添加额外的功能或修改函数的行为。
FunctionWraps可以作为一个装饰器函数使用,通过在需要装饰的函数上面添加@FunctionWraps的语法糖,将被装饰的函数传递给FunctionWraps函数,然后返回一个包装器函数。这个包装器函数会在调用被包装函数之前执行一些操作,然后再调用被包装的函数本身。
使用FunctionWraps装饰器可以方便地保留被包装函数的原始信息,使得在调试、文档生成等场景下更加方便。它是Python标准库中functools模块提供的一个实用工具函数。
相关问题
repackage function介绍
repackage function是在PyTorch中使用的一个函数,用于将一个Tensor的梯度信息清空,以避免梯度累加的影响。它通常用于在RNN或者其他循环神经网络中,将一个batch的数据分成多个小段进行训练时,每个小段之间需要清空梯度信息,避免不同小段之间的梯度混淆。
具体来说,repackage function接收一个Tensor作为输入,并将其inplace地操作,将其grad属性设置为None,即清空梯度信息。如果输入Tensor是一个元组或者列表,那么它会递归地将其中的Tensor全部清空梯度信息。
repackage function的使用方法如下:
```python
def repackage_hidden(h):
"""Wraps hidden states in new Tensors, to detach them from their history."""
if isinstance(h, torch.Tensor):
return h.detach()
else:
return tuple(repackage_hidden(v) for v in h)
```
在上述代码中,repackage_hidden函数接收一个包含RNN的hidden state的元组,递归地清空其中所有的Tensor的梯度信息,并返回一个新的元组。这个新的元组的每个Tensor都是新的Tensor,与原有Tensor没有关系,可以避免梯度累加的影响。
from functools import wraps作用
`functools.wraps` 是一个装饰器,它的作用是将一个函数的元信息(如函数名、参数列表、文档字符串等)复制到另一个函数中去,从而使得这个被装饰的函数看起来就像是那个原始函数一样。
具体地,`functools.wraps` 装饰器会返回一个内部函数 `wrapper`,它的参数是一个被装饰的函数 `func`。在 `wrapper` 函数内部,首先调用了 `functools.update_wrapper` 函数,将 `func` 函数的元信息拷贝到 `wrapper` 函数中去。然后,执行被装饰的函数 `func`,并将其返回值返回。
在使用装饰器时,如果不使用 `functools.wraps`,则会导致函数的元信息被改变,例如函数名和参数列表会变成装饰器函数的名字和参数,这样会对代码阅读和调试造成困难。因此,为了保留原始函数的元信息,需要使用 `functools.wraps` 装饰器。例如:
```
from functools import wraps
def my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# do something
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator
def my_function():
pass
```
在上面的例子中,`my_decorator` 是一个装饰器函数,它将被装饰的函数的元信息复制到 `wrapper` 函数中去,并返回 `wrapper` 函数。在使用 `my_decorator` 装饰 `my_function` 函数时,`functools.wraps` 装饰器会自动将 `my_function` 的元信息复制到 `wrapper` 函数中去,从而保留了原始函数的元信息。