Вопрос или проблема
Как мне определить функцию в Mojo, где аргументом является вложенная структура, такая как словарь. Но при этом точная структура неизвестна во время компиляции, потому что, например, она считывается с диска.
Я прочитал в документации, что Mojo не поддерживает разнородные коллекции нативно.
Пример 1: Параметры модели
Как мне аннотировать тип params
в функции neural_network
, чтобы представить вложенную структуру для хранения параметров модели (т.е. pytree).
network_params = {
'linear1': {'weights': Tensor(...), 'bias': 1.0},
...
}
fn neural_network(params: Dict, x: Tensor) -> Float64:
x = params['linear1']['weights'] @ x + params['linear1']['bias']
...
return x
x_input = Tensor(...)
y = neural_network(network_params, x_input)
Пример 2: Парсинг JSON
Как мне аннотировать тип payload
в функции parse_response
, когда он представляет разобранный JSON:
response = {
'user': 'Alice',
'address': {'street': 'Mercer Street', 'number': 112, 'city': 'Princeton'},
}
fn parse_response(payload: Dict) -> String:
return 'Привет' + payload['user']
parse_response(response)
Ответ или решение
Для определения аргумента функции в языке Mojo, который представляет собой вложенный словарь произвольной глубины, важно использовать подходящий тип данных для аннотирования. Из-за того, что структура словаря может изменяться и не известна на этапе компиляции, мы можем воспользоваться универсальными типами, чтобы описать вложенные структуры словарей.
Пример 1: Параметры модели нейронной сети
В данном случае мы имеем словарь, который содержит параметры для нейронной сети. Чтобы правильно аннотировать params
в функции neural_network
, мы можем использовать Dict[str, Any]
для обозначения того, что значения словаря могут быть различными типами, включая вложенные словари.
from mojo import Dict, Any, Tensor, Float64
# Пример параметров нейронной сети
network_params = {
'linear1': {'weights': Tensor(...), 'bias': 1.0},
# Другие параметры...
}
fn neural_network(params: Dict[str, Any], x: Tensor) -> Float64:
x = params['linear1']['weights'] @ x + params['linear1']['bias']
# Дополнительные вычисления...
return x
# Пример входных данных
x_input = Tensor(...)
y = neural_network(network_params, x_input)
Пример 2: Парсинг JSON-ответа
Аналогично, в случае с парсингом JSON-ответа, мы можем также использовать Dict[str, Any]
для объявления payload
. Это позволит удостовериться, что переданный параметр также может содержать структуру вложенных словарей.
from mojo import Dict, Any
# Пример ответа
response = {
'user': 'Alice',
'address': {'street': 'Mercer Street', 'number': 112, 'city': 'Princeton'},
}
fn parse_response(payload: Dict[str, Any]) -> String:
return 'Hi ' + payload['user']
# Вызов функции
greeting = parse_response(response)
Объяснение
- Использование
Dict[str, Any]
: Это позволяет задать, что ключами словаря являются строки, а значениями могут быть данные любого типа, включая другие словари и более сложные структуры. - Зависимость от библиотеки: Убедитесь, что в вашем коде импортированы необходимые модули, такие как
Dict
,Any
,Tensor
и другие используемые типы. - Вложенные структуры: При доступе к значениям вложенных словарей, как в случае с параметрами для нейронной сети или JSON-ответом, вы можете обращаться к значениям по ключам, предполагая, что структура вложенных объектов соответствует вашим ожиданиям.
Таким образом, вы можете удобно и эффективно работать с вложенными словарями в языке Mojo, несмотря на неопределенность структуры данных в момент компиляции.