JitScalarType
- classtorch.onnx.JitScalarType(value)
-
Torch中定义的标量类型。
使用
JitScalarType将 torch 和 JIT 的标量类型转换为 ONNX 标量类型。示例
>>> 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
- classmethodfrom_dtype(dtype)[源代码]
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将 Torch 数据类型转换为 JitScalarType。
- 注意：当 dtype 来源于 torch._C.Value.type() 调用时，不要使用此 API。
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“RuntimeError: INTERNAL ASSERT FAILED at “../aten/src/ATen/core/jit_type_base.h” 可能在缺少形状信息的情况下被抛出。建议使用 from_value API，因为它更安全。
- 参数
-
dtype (torch.dtype|None) – 创建 JitScalarType 所用的 torch.dtype
- 返回值
-
JitScalarType
- 异常
-
OnnxExporterError — 如果 dtype 不是一个有效的 torch.dtype，或者 dtype 为 None。
- 返回类型
- classmethodfrom_onnx_type(onnx_type)[源代码]
-
将 ONNX 数据类型转换为 JitScalarType。
- 参数
-
onnx_type (int|_C_onnx.TensorProtoDataType|None) – 用于创建 JitScalarType 的 torch._C._onnx.TensorProtoDataType 对象
- 返回值
-
JitScalarType
- 异常
-
OnnxExporterError — 如果 dtype 不是一个有效的 torch.dtype，或者 dtype 为 None。
- 返回类型
- classmethodfrom_value(value, default=None)[源代码]
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根据值的标量类型创建一个 JitScalarType。
- 参数
-
-
value (None | torch._C.Value | torch.Tensor) – 用于获取标量类型的对象。
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default - 如果无法从值中获取有效标量，则返回的 JitScalarType
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- 返回值
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JitScalarType
- 异常
-
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OnnxExporterError – 当值没有有效的标量类型且默认值为 None 时触发。
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SymbolicValueError – 当 value.type() 的信息为空且默认值为 None 时
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- 返回类型
- onnx_type()[源代码]
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将 JitScalarType 转换为 ONNX 的数据类型。
- 返回类型
-
TensorProto 数据类型
- scalar_name()[源代码]
-
将 JitScalarType 转换为 JIT 标量类型的名称。
- 返回类型
-
Literal[‘Byte’, ‘Char’, ‘Double’, ‘Float’, ‘Half’, ‘Int’, ‘Long’, ‘Short’, ‘Bool’, ‘ComplexHalf’, ‘ComplexFloat’, ‘ComplexDouble’, ‘QInt8’, ‘QUInt8’, ‘QInt32’, ‘BFloat16’, ‘Float8E5M2’, ‘Float8E4M3FN’, ‘Float8E5M2FNUZ’, ‘Float8E4M3FNUZ’, ‘Undefined’]