torch.fx.experimental.symbolic_shapes.constrain_range

torch.fx.experimental.symbolic_shapes.constrain_range(a, *, min, max=None)

應用一個約束，即傳入的 SymInt 必須介於 min-max 之間（包含 min 和 max），而 不會 在 SymInt 上引入 guard (這意味著它可以用於 unbacked SymInt)。如果 min/max 為 None，我們假定該維度在該方向上是無界的。重複應用 constrain_range 會對範圍進行交集運算。這是一個相當低階的 API，沒有很多安全保障 (TODO: 提供更高階的 API)。

目前，我們在以下情況中使用此 API：當我們分配一個 unbacked SymInt 時，它表示一個依賴於資料的整數量，我們通常不知道它可以取什麼值。這意味著對其進行的任何 guard 都將立即失敗。然而，在許多情況下，我們知道一些關於 unbacked SymInt 的資訊：例如，我們知道 nonzero(x).size(0) 必須 >= 0。我們使用 constrain_range 來縮小可能的範圍，宣告負數符號是不可能的。這使得我們可以確定地回答 'nnz >= 0' 等查詢為 True，即使我們不知道 'nnz' 的實際（提示的）值是什麼。實際上，我們甚至使用 constrain_range 不健全地解除常見的 guard：對於由 nonzero 產生的 unbacked SymInt，我們還會假定它不等於 0/1 (儘管這些在執行時是完全可能的值)，因為我們通常期望對於 N=2 有效的圖對於 N=1 也有效。