Pytorch: パディングがnn.Conv1dでfloatに設定されている場合の紛らわしいエラーメッセージ

明確にするために、RuntimeErrorを更新して、誤ったタプルの型を含めると役立つ場合があると思います。したがって、型がintであることが予想されることは明らかです。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
input = Variable(torch.randn(1, 1, 10))
output = nn.Conv1d(1, 1, 3, padding=1)(input)  # fine
output = nn.Conv1d(1, 1, 3, padding=1.0)(input)  # error

このエラーメッセージはTupleParserによってスローされます。この時点では、解析しているパラメータはわかりませんが、パラメータのインデックス（引数リスト内）のみがわかります。

タプルパーサーはパラメーターをautograd.functions.*に解析するためにのみ使用されるため、 TupleParser::parse関数を拡張して、パラメーター名も取り込んで、 TupleParser::invalid_typeに渡すことができます。より意味のあるエラーをスローしますか？

または、Pythonレベルでこれらのタイプチェックを追加することもできますか？

@apaszke @soumithどちらの方法を好むか、または別の方法を教えていただければ、PRをお送りします。

タプルパーサーにパラメーター名を追加するのは私にはいいですね