指定 np.ndarray 和 torch.tensor 作为 dtype 的两个选项

Question

我想为变量的数据类型指定两个选项。像这样的东西：

class MyDataClass:

    MyData: np.ndarray | torch.float

    def __init__(self, as_torch):
        MyData = np.arange(1,10)
        if as_torch:
            MyData = torch.from_numpy(MyData)

...但这会引发错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'type' and 'torch.dtype'

我认为可以不为 MyData 分配数据类型，但我想知道是否有更好的解决方案。 解决此错误或解决此问题的最佳实践是什么？预先感谢！

尝试过： np.ndarray | np.ndarray |火炬.张量

Answer 1

您需要使用 type 进行类型提示，而不是

torch.float

。如果您使用

torch.dtype

（

torch.float

属于

torch.dtype

类型），它会起作用，但您可能不希望这样。当你想要一个 numpy 数组或 torch 张量时，你需要使用

torch.Tensor

（注意大写

T

），即：

MyData: np.ndarray | torch.Tensor

FWIW，

torch.tensor

是一个函数，而不是类型。所有

torch

张量都是

torch.Tensor

类型。