Pytorch: Запутанное сообщение об ошибке, когда заполнение установлено как плавающее в nn.Conv1d

Чтобы уточнить, я думаю, что может быть полезно, если RuntimeError будет обновлен, чтобы включить тип неправильного кортежа, поэтому ясно, что ожидается, что тип будет int.

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

Это сообщение об ошибке выдается TupleParser , и в этот момент он не знает, какой параметр он анализирует, а только индекс параметра (в списке аргументов).

Поскольку синтаксический анализатор кортежей используется только для синтаксического анализа параметров до autograd.functions.* , мы могли бы расширить функции TupleParser::parse , чтобы они также принимали имя параметра, чтобы он мог передавать его через TupleParser::invalid_type для выбросить ошибку, которая более значима?

Или мы могли бы просто добавить эти проверки типов на уровне Python?

@apaszke @soumith Я буду рад отправить PR, если вы дадите мне знать, какой метод вы предпочитаете/альтернатива.

добавление имен параметров в синтаксический анализатор кортежей звучит хорошо для меня