最近，PyTorch推出了nested tensor.然而，如果我创建一个嵌套的张量，例如，
import torch
a = torch.randn(20, 128)
nt = torch.nested.nested_tensor([a, a], dtype=torch.float32)
然后看看它的类类型，它显示:
type(nt)
torch.Tensor
即，类类型只是一个普通的PyTorch Tensor.因此，type(nt) == torch.Tensor和isinstance(nt, torch.Tensor)都将返回True.
所以，我的问题是，有没有办法区分正则张量和嵌套张量？
我能想到的一种方式是，嵌套张量的size方法(目前)与常规张量的工作方式不同，因为它需要一个参数，否则它会引发RuntimeError.因此，解决方案可能是:
def is_nested_tensor(nt):
if not isinstance(nt, torch.Tensor):
return False
try:
# try calling size without an argument
nt.size()
return False
except RuntimeError:
return True
return False
但是，有没有更简单的方法，不依赖于像size方法这样的方法在future 不会改变？