这个函数：input.nn.MSECriterion_updateOutput(self, input, target) 是如何工作的（在 Lua/Torch 中）？

Question

我有这个功能：

    function MSECriterion:updateOutput(input, target)
        return input.nn.MSECriterion_updateOutput(self, input, target)
    end

现在，

   input.nn.MSECriterion_updateOutput(self, input, target)

返回一个数字。我不知道它是怎么做到的。我在调试器中一步一步走，似乎这只是计算一个没有中间步骤的数字。

 input is a Tensor of size 1 (say, -.234). And the 

 nn.MSECriterion_updateOutput(self, input, target) looks like it is just the function MSECriterion:updateOutput(input, target).

我很困惑这如何计算一个数字。

我对为什么甚至允许这样做感到困惑。参数输入是一个张量，它甚至没有任何名为 nn.MSE input.nn.MSECriterion_updateOutput 的方法。

Answer 1

当您执行require "nn" 时，这会加载init.lua，而后者又会执行require('libnn')。这是 torch/nn 的 C 扩展。

如果你查看init.c，你会发现luaopen_libnn：这是当libnn.so 是require-ed 时调用的初始化函数。

这个函数负责初始化torch/nn的所有部分，包括MSECriterion通过nn_FloatMSECriterion_init(L)和nn_DoubleMSECriterion_init(L)的原生部分。

如果您查看generic/MSECriterion.c，您会发现通用（即为float 和double 扩展的宏）initialization function：

static void nn_(MSECriterion_init)(lua_State *L)
{
  luaT_pushmetatable(L, torch_Tensor);
  luaT_registeratname(L, nn_(MSECriterion__), "nn");
  lua_pop(L,1);
}

这个初始化函数修改任何torch.FloatTensor 和torch.DoubleTensor 的元表，以便在nn 键下填充一堆函数（有关详细信息，请参阅Torch7 Lua C API）。这些函数是在之前定义的：

static const struct luaL_Reg nn_(MSECriterion__) [] = {
  {"MSECriterion_updateOutput", nn_(MSECriterion_updateOutput)},
  {"MSECriterion_updateGradInput", nn_(MSECriterion_updateGradInput)},
  {NULL, NULL}
};

换句话说，任何张量都有这些函数附加，这要归功于它的元表：

luajit -lnn
> print(torch.Tensor().nn.MSECriterion_updateOutput)
function: 0x40921df8
> print(torch.Tensor().nn.MSECriterion_updateGradInput)
function: 0x40921e20

注意：对于所有具有 C 本机实现对应的 torch/nn 模块，此机制都是相同的。

所以input.nn.MSECriterion_updateOutput(self, input, target) 必须调用static int nn_(MSECriterion_updateOutput)(lua_State *L)，正如您在generic/MSECriterion.c 上看到的那样。

此函数计算输入张量之间的均方误差。