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Pythonの「ctx」と「self」の違いは？

ディープラーニングライブラリPyTorchを使用しているときに、このような定義に出くわしました。 ctxはselfと同じ動作をしますか？

class LinearFunction(Function):

    @staticmethod
    def forward(ctx, input, weight, bias=None):
        ctx.save_for_backward(input, weight, bias)
        output = input.mm(weight.t())
        if bias is not None:
            output += bias.unsqueeze(0).expand_as(output)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input, weight, bias = ctx.saved_variables
        grad_input = grad_weight = grad_bias = None
        if ctx.needs_input_grad[0]:
            grad_input = grad_output.mm(weight)
        if ctx.needs_input_grad[1]:
            grad_weight = grad_output.t().mm(input)
        if bias is not None and ctx.needs_input_grad[2]:
            grad_bias = grad_output.sum(0).squeeze(0)

        return grad_input, grad_weight, grad_bias
pythonpytorch
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Peri Javia

静的メソッド（@staticmethod）は、インスタンスではなく、クラスtypeを直接使用して呼び出されます。このクラスの：

LinearFunction.backward(x, y)

インスタンスがないため、静的メソッドでselfを使用することは意味がありません。

ここで、ctxは単なる通常の引数ですメソッドを呼び出すときに渡す必要があります。

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Ronan Boiteau