【发布时间】:2025-12-04 19:20:05
【问题描述】:
我的问题很简单:
>>> isinstance(x, jax.numpy.ndarray)
True
>>> issubclass(jax.numpy.ndarray, numpy.ndarray)
True
>>> isinstance(x, numpy.ndarray)
False
?
现在我会闲逛,以便 SE 接受我合理的问题。
【问题讨论】:
我的问题很简单:
>>> isinstance(x, jax.numpy.ndarray)
True
>>> issubclass(jax.numpy.ndarray, numpy.ndarray)
True
>>> isinstance(x, numpy.ndarray)
False
?
现在我会闲逛,以便 SE 接受我合理的问题。
【问题讨论】:
出现这种情况的原因是jax.numpy.ndarray 使用元类覆盖了实例检查:
class _ArrayMeta(type(np.ndarray)): # type: ignore
"""Metaclass for overriding ndarray isinstance checks."""
def __instancecheck__(self, instance):
try:
return isinstance(instance.aval, _arraylike_types)
except AttributeError:
return isinstance(instance, _arraylike_types)
class ndarray(np.ndarray, metaclass=_ArrayMeta):
dtype: np.dtype
shape: Tuple[int, ...]
size: int
def __init__(shape, dtype=None, buffer=None, offset=0, strides=None,
order=None):
raise TypeError("jax.numpy.ndarray() should not be instantiated explicitly."
" Use jax.numpy.array, or jax.numpy.zeros instead.")
您的代码返回它所做的事情的原因是因为您有一个x 值,它不是numpy.ndarray 的一个实例,但是这个__instancecheck__ 方法返回true。
为什么在 JAX 中有这种诡计?好吧,出于 JIT 编译、自动微分和其他转换的目的,JAX 使用称为 tracers 的替代对象,这些对象看起来和行为都像一个数组,尽管实际上并不是一个数组。这种对实例检查的覆盖是 JAX 用来进行此类跟踪的技巧之一。
【讨论】: