Как определить аргумент вложенного словаря произвольной глубины

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.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...