array-print-shape 0.0.2

Patch torch.Tensor and numpy.ndarray to print shape.

array_print_shape

Github: https://github.com/RainbowZL0/array-print-shape

A tiny utility that patches torch.Tensor.__repr__ and numpy.ndarray.__repr__ so that every printed tensor/ndarray shows its shape.

一个很小的工具，用来给 torch.Tensor.__repr__ 和 numpy.ndarray.__repr__ 打补丁，让你在 print(tensor) / print(array) 时一眼看到张量 / 数组的形状，在 VS Code 的 Debugger、REPL、Jupyter 中都更方便调试。

示例输出（PyTorch）：

{Tensor:(2, 3)} tensor([[...]])

示例输出（NumPy）：

{ndarray:(2, 3)} array([[...]])

也就是说，原本的输出前面会多一段 {Tensor:(shape)} 或 {ndarray:(shape)}。

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Features / 特性

• ✅ Torch + NumPy 支持：同时支持 torch.Tensor 和 numpy.ndarray 的 __repr__ 形状前缀。
• ✅ Lazy loading / 惰性加载：可以在导入 torch / numpy 之前或之后调用，首次导入对应模块时自动打补丁。
• ✅ Idempotent / 幂等：多次调用 enable_torch_shape() / enable_numpy_shape() 不会重复打补丁。
• ✅ Per-module disable / 独立关闭：通过环境变量分别控制 Torch 和 NumPy 的补丁。
• ✅ Fail-safe / 安全兜底：如果补丁失败，会自动忽略错误，不影响你的正常代码。

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Installation / 安装

pip install array_repr_shape

请确保你已经在环境中安装了 PyTorch 与 / 或 NumPy（如 torch, torchvision, numpy 等），本包只对已有的库做输出增强。

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Quick Start / 快速上手

PyTorch

在任何需要的地方调用一次 enable_torch_shape() 即可：

from array_repr_shape import enable_torch_shape

enable_torch_shape()

import torch

x = torch.randn(2, 3)
print(x)

典型输出类似：

{Tensor:(2, 3)} tensor([[ 0.1234, -0.5678, ...],
                        [...,      ...,      ...]])

你也可以在已经导入 torch 之后调用，效果相同。

NumPy

开启 NumPy 的 shape 前缀：

from array_repr_shape import enable_numpy_shape

enable_numpy_shape()

import numpy as np

a = np.zeros((2, 3))
print(a)

典型输出类似：

{ndarray:(2, 3)} array([[0., 0., 0.],
                        [0., 0., 0.]])

Torch + NumPy 一起用

from array_repr_shape import enable_torch_shape, enable_numpy_shape

enable_torch_shape()
enable_numpy_shape()

import torch
import numpy as np

print(torch.ones(2, 2))
print(np.ones((2, 2)))

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Disable via env / 环境变量关闭

如果某些场景下你不想改写 __repr__，可以通过环境变量分别一键关闭：

• 关闭 Torch 补丁：

  DISABLE_TORCH_REPR_SHAPE=1 python your_script.py
  

• 关闭 NumPy 补丁：

  DISABLE_NUMPY_REPR_SHAPE=1 python your_script.py
  

当环境变量为 1 时，对应的 enable_torch_shape() / enable_numpy_shape() 会直接返回，不做任何修改。

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How it works / 实现原理

• 通过一个轻量的 import hook 统一管理多个模块的懒加载补丁：
  • 如果模块（如 torch、numpy）已经在 sys.modules 中，立即打补丁。
  • 如果还未导入，则登记到 pending 列表中，首次导入时自动执行补丁。
  • 当所有待处理模块都已补丁完成后，恢复原始的 builtins.__import__，不长期影响 import 行为。
• 对 torch.Tensor.__repr__ 的新实现：在原有输出前加上 {Tensor:(shape)}，形如 {Tensor:(2, 3, 4)}。
• 对 numpy.ndarray.__repr__ 的新实现：在原有输出前加上 {ndarray:(shape)}，形如 {ndarray:(2, 3, 4)}。
• 通过内部标记属性 __repr__adds_shape__ 确保不会重复打补丁。

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Use cases / 适用场景

• 调试深度学习模型时，快速区分多个 tensor / ndarray 的尺寸。
• 在 VS Code Debugger、REPL、Jupyter Notebook 中自动显示 shape，减少 print(x.shape)。
• 在复杂数据管道中追踪中间结果的维度变化。

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Development / 开发信息

欢迎在 PyPI 上使用 array_repr_shape 并在实际项目中反馈问题或改进建议。