如何操作函数的 *args 输入？答案

【问题标题】：How to manipulate the *args input of a function?如何操作函数的 *args 输入？
【发布时间】：2021-01-14 20:03:24
【问题描述】：

我遇到了这个主要做我想要的功能，但我需要稍微调整一下。

我的数据是这样的：

import torch
import torch.nn as nn
actual_x = torch.randn(13, 16, 64, 768)

但要在下面的函数中工作，我需要将其置换为：

x = torch.randn(16, 64, 768, 13)

在函数内部，我无法操作*args 的值。因此，如果我想添加这一行以在函数内正确重塑我的数据：args[0] = args[0].permute(1, 2, 3, 0)

我收到'tuple' object does not support item assignment。

class TimeDistributed(nn.Module):
    '''
    '''
    def __init__(self):
        super(TimeDistributed, self).__init__()
        self.n_layers = 13
        self.n_tokens = 64
        self.module = torch.nn.Linear(self.n_layers, self.n_tokens)

    def forward(self, *args, **kwargs):
        #only support tdim=1
        #args[0] = args[0].permute(1, 2, 3, 0)
        args = list(args[0])
        args = args.permute(1, 2, 3, 0)
        inp_shape = args[0].shape
        bs, seq_len = inp_shape[0], inp_shape[1]
        out = self.module(*[x.reshape(bs*seq_len, *x.shape[2:]) for x in args], **kwargs)
        out_shape = out.shape
        return out.view(bs, seq_len,*out_shape[1:])

它的运行者：

TD1 = TimeDistributed()
out = TD1(x)
out.shape

它失败了：

TD1 = TimeDistributed()
out = TD1(actual_x)
out.shape

【问题讨论】：

在课堂TimeDistributed 中没有看到任何对torch.randn 或args[0] = args[0].permute(1, 2, 3, 0) 的引用。为什么会显示这个类？
我已经对其进行了编辑以准确显示问题所在。
*args 是一个元组，您需要将其转换为列表以支持项目分配
args 没有什么特别之处：它是一个元组，元组是不可变的。
这更没有意义。 TD1 = TimeDistributed() 缺少参数，out = TD1(x) 需要类`TimeDistributed` 定义方法__call__。还是我错过了什么？

标签： python

【解决方案1】：

只需将 args 转换为列表，而不是带有 args=list(args) 的元组。然后你可以随意重新排序。

【讨论】：

'listarg = *args' 会给出一个列表吗？
没有。以这种方式使用的 * 仅在定义函数的输入或调用函数时有效。当用作函数的参数列表的一部分时，它表示任何位置参数（那些没有提供关键字的参数）都将被收集到用 * 表示的输入变量中。调用函数时，您可以在列表或元组前面使用它以使其等效，就好像您将列表/元组的每个元素作为单独的输入传递给函数一样。您不能在赋值中单独使用 *，它不是指针取消引用运算符或类似的东西。

【解决方案2】：

我发现谷歌搜索：

a_list = ["a", "b", "c"]
order = [1, 0, 2]

a_list = [a_list[i] for i in order]

print(a_list)
OUTPUT
['b', 'a', 'c']

这里有更多 How can I reorder a list?

【讨论】：