C++中cell_type{}()语法用途问询:为何不直接使用cell_type(...)
关于PyTorch量化RNN Cell中
cell_type{}()(...)语法的疑问解答 咱们先拆解这个看起来有点绕的语法,一步步来理解:
1. 拆解cell_type{}()(...)的结构
cell_type{}:这是创建一个LSTMCell类型的临时匿名实例,用的是C++的列表初始化语法(这里因为LSTMCell的构造函数是无参的,所以{}等价于默认构造)。- 第一个
():调用这个临时实例的重载operator()——看你的代码里,LSTMCell结构体明确重载了operator(),它才是实际执行RNN计算逻辑的入口,返回hidden_type(也就是std::tuple<Tensor, Tensor>)。 - 最后的
(...):是传递给这个重载operator()的参数,也就是RNN计算需要的输入、权重等数据。
2. 为什么不直接用cell_type(...)?
这和LSTMCell的设计直接相关:
LSTMCell的构造函数是无参默认构造(从代码里的结构体定义能看出来,没有显式声明带参构造),所以cell_type(...)这种写法根本不合法——构造函数不接受这些计算参数。- 实际的计算逻辑被封装在了重载的
operator()里,而不是构造函数中。构造函数只是初始化结构体的必要成员(如果有的话),真正的前向计算要靠调用operator()来完成。
用cell_type{}()(...)的好处是不需要额外定义一个命名变量,直接创建临时对象并调用计算逻辑,用完就自动销毁,代码更简洁紧凑,尤其适合在宏定义(比如你代码里的DEFINE_QUANTIZED_RNN_CELL)中使用,减少冗余代码。
3. 结合你的代码上下文再确认
你的代码里:
template <typename cell_params> struct LSTMCell { using hidden_type = std::tuple<Tensor, Tensor>; hidden_type operator()(...) const override { ... } };
这里LSTMCell是一个模板结构体,它的核心计算逻辑全部在operator()里,构造函数是默认生成的无参构造。所以必须先构造实例(cell_type{}),再调用它的operator()来执行计算。
内容的提问来源于stack exchange,提问作者Zack
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