kevin-toolbox-dev 1.2.7

一个常用的工具代码包集合

kevin_toolbox

一个通用的工具代码包集合

环境要求

numpy>=1.19
pytorch>=1.2

安装方法：

pip install kevin-toolbox  --no-dependencies

项目地址 Repo

使用指南 User_Guide

免责声明 Disclaimer

版本更新记录：

• v 1.2.7 （2023-09-18）【bug fix】
  • nested_dict_list
    • 【bug fix】fix bug in set_value()，修复了无法强制设置以@开头的name的问题
    • 【bug fix】fix bug in serializer.read()，修复了在不进行解压时仍然构造temp_dir的问题
    • 【bug fix】fix bug in copy_()，修复了无法复制带有 grad_func 的tensor的问题。
      • 添加了测试用例。
      • 注意：本修复只解决节点是tensor的情况，对于节点是含有不能deepcopy的tensor的变量，比如由带有 grad_func 的tensor组成的tuple等的结构，copy_()函数仍然会报错。考虑到这种情况非常复杂，因此不作解决，只能尽量避免，或者出错时专门排查。
    • 改造模块加载方式，支持通过x.y间接加载子模块，比如 nested_dict_list.serializer 等
    • 【new feature】modify copy_()，增加了 b_keep_internal_references 参数用于控制是否保留内部的引用关系。
      • 当使用 b_keep_internal_references=True 时，将保留 ndl 中结构与结构之间或者节点与节点之间的引用关系。默认为 True（当b_deepcopy=True时与 copy.deepcopy 的行为一致）。
      • 什么是引用关系？
        • 比如我们将某个字典 A 多次加入到某个 list 中，那么这个 list 中的这些字典实际上都指向内存上同一个字典，因此对其中某个字典的修改将影响到其他 list 中的其他元素。这种内存上指向同一个位置的关系就是引用。
      • 与 b_deepcopy 的配合：
        • 当 b_deepcopy=False 进行浅拷贝时，参数 b_keep_internal_references 仅作用于结构，反之则同时作用于结构和节点。
      • 添加了测试用例。
  • nested_dict_list.serializer
    • modify write()，只对输入进行浅拷贝，减少对内存的消耗。