fastNLP1.0版本引用const类的代码

fastNLP是一个开源的自然语言处理（NLP）工具包，旨在帮助开发者快速构建、训练和部署NLP模型。版本1.0在功能上可能与其他版本有所不同，因此需要根据官方文档或更新日志来了解具体的变化。

关于`const`类在fastNLP中的引用，这个类通常用于表示常量类，即其对象一旦创建便不可修改。在Python代码中使用`const`类，你可能会在初始化时为类属性赋值，并且不提供修改这些属性的方法，以确保其不变性。

下面是一个简单的例子，展示如何在fastNLP或者其他Python代码中定义和使用一个常量类：

class Const:
    # 在初始化时设置常量值
    pi = 3.1415926

    def __init__(self):
        # 通常在构造函数中不进行操作或者只进行不可变的操作
        pass

    # 以下方法用于确保常量不会被修改
    def set_pi(self, value):
        raise RuntimeError("Cannot modify a constant")

    def add_const(self, name, value):
        raise RuntimeError("Cannot add a constant")
    
    # ... 其他不变操作

# 使用Const类
const_instance = Const()
print(const_instance.pi)  # 输出：3.1415926

# 尝试修改常量会导致运行时错误
try:
    const_instance.set_pi(3.14)
except RuntimeError as e:
    print(e)  # 输出：Cannot modify a constant

请记住，这个例子是用于说明如何在Python中实现一个常量类，并不特定于fastNLP 1.0版本。如果你需要查看fastNLP 1.0版本中特定的`const`类使用示例，应当参考其官方文档或示例代码库。