Python中的x.type和type(x)有什么区别？

概述请考虑以下几行 import theano.tensor as T x = T.dscalar('x')y = T.dscalar('y')z = x+y 然后, In [15]: type(x)Out[15]: theano.tensor.var.TensorVariable 而, In [16]: x.typeOut[16]: TensorType(float64, scalar) 请考虑以下几行

import theano.tensor as T x = T.dscalar('x')y = T.dscalar('y')z = x+y

然后,

In [15]: type(x)Out[15]: theano.tensor.var.TensorVariable

而,

In [16]: x.typeOut[16]: TensorType(float64,scalar)

为什么type(x)和x.type提供两个不同的信息？他们传达了什么信息？

我也看到指的是Theano tutorial,

>>> type(x)<class 'theano.tensor.basic.TensorVariable'>>>> x.typeTensorType(float64,scalar)

为什么类型(x)输出在我的情况下是不同的？这些是由版本特定的实现差异引起的,这是由这种差异所表示的吗？

解决方法 theano.tensor有一个属性 type,当你说时,你正在看

x.type

这与许多对象携带的numpy对象dtype属性类似(如果您熟悉该库).

另一方面,type是一个Python函数,它查看传入的对象的实际类型,对于类型(x)确实是一个

theano.tensor.var.TensorVariable

总而言之,您将属性与实际对象类型进行比较.

总结

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