JitScalarType

class torch.onnx.JitScalarType(value)

在 torch 中定義的純量類型。

使用 JitScalarType 從 torch 和 JIT 純量類型轉換為 ONNX 純量類型。

範例

>>> JitScalarType.from_value(torch.ones(1, 2)).onnx_type()
TensorProtoDataType.FLOAT

>>> JitScalarType.from_value(torch_c_value_with_type_float).onnx_type()
TensorProtoDataType.FLOAT

>>> JitScalarType.from_dtype(torch.get_default_dtype).onnx_type()
TensorProtoDataType.FLOAT

dtype()

將 JitScalarType 轉換為 torch dtype。

回傳類型

dtype

classmethod from_dtype(dtype)

將 torch dtype 轉換為 JitScalarType。

注意：當 dtype 來自 torch._C.Value.type() 呼叫時，請勿使用此 API。

在某些形狀資訊不存在的情況下，可能會引發「RuntimeError: INTERNAL ASSERT FAILED at “../aten/src/ATen/core/jit_type_base.h”」。 請改用更安全的 from_value API。

參數

dtype (torch.dtype | None) – 用於建立 JitScalarType 的 torch.dtype

回傳

JitScalarType

引發

OnnxExporterError – 如果 dtype 不是有效的 torch.dtype，或為 None。

回傳類型

JitScalarType

classmethod from_onnx_type(onnx_type)

將 ONNX 資料類型轉換為 JitScalarType。

參數

onnx_type (int | _C_onnx.TensorProtoDataType | None) – 用於建立 JitScalarType 的 torch._C._onnx.TensorProtoDataType

回傳

JitScalarType

引發

OnnxExporterError – 如果 dtype 不是有效的 torch.dtype，或為 None。

回傳類型

JitScalarType

classmethod from_value(value, default=None)

從值的純量類型建立 JitScalarType。

參數

• value (None | torch._C.Value | torch.Tensor) – 從中獲取純量類型的物件。

• default – 如果無法從 value 獲取有效的純量，則回傳的 JitScalarType

回傳

JitScalarType。

引發

• OnnxExporterError – 如果 value 沒有有效的純量類型，且 default 為 None。

• SymbolicValueError – 當 value.type() 的資訊為空，且 default 為 None 時

回傳類型

JitScalarType

onnx_compatible()

回傳此 JitScalarType 是否與 ONNX 相容。

回傳類型

bool

onnx_type()

將 JitScalarType 轉換為 ONNX 資料類型。

回傳類型

TensorProtoDataType

scalar_name()

將 JitScalarType 轉換為 JIT 純量類型名稱。

回傳類型

Literal[‘Byte’, ‘Char’, ‘Double’, ‘Float’, ‘Half’, ‘Int’, ‘Long’, ‘Short’, ‘Bool’, ‘ComplexHalf’, ‘ComplexFloat’, ‘ComplexDouble’, ‘QInt8’, ‘QUInt8’, ‘QInt32’, ‘BFloat16’, ‘Float8E5M2’, ‘Float8E4M3FN’, ‘Float8E5M2FNUZ’, ‘Float8E4M3FNUZ’, ‘Undefined’]

torch_name()

將 JitScalarType 轉換為 torch 類型名稱。

回傳類型

Literal[‘bool’, ‘uint8_t’, ‘int8_t’, ‘double’, ‘float’, ‘half’, ‘int’, ‘int64_t’, ‘int16_t’, ‘complex32’, ‘complex64’, ‘complex128’, ‘qint8’, ‘quint8’, ‘qint32’, ‘bfloat16’, ‘float8_e5m2’, ‘float8_e4m3fn’, ‘float8_e5m2fnuz’, ‘float8_e4m3fnuz’]