修复 torch_driver/utils/replace_sampler 的bug

fastNLP/core/drivers/torch_driver/utils.py

@@ -189,11 +189,18 @@ def replace_sampler(dataloader: "DataLoader", sampler):
     # 中寻找；
     has_variadic_kwargs = any(v.kind is v.VAR_KEYWORD for k, v in init_params.items())
     if has_variadic_kwargs:
+        # 这里之所以这样写是因为用户自己定制的 Dataloader 中名字一样的参数所设置的默认值可能不同；因此不能直接使用 update 覆盖掉了；
         for key, value in dict(inspect.signature(DataLoader.__init__).parameters).items():
             if key not in init_params and key != 'self':
                 init_params[key] = value
 
-    reconstruct_args = {k: v for k, v in instance_attrs.items() if k in init_params}
+    # 如果初始化dataloader所使用的参数不是默认值，那么我们需要将其记录下来用于重新初始化时设置；
+    non_default_params = {name for name, p in init_params.items() if
+                          name in instance_attrs and p.default != instance_attrs[name]}
+    # add `dataset` as it might have been replaced with `*args`
+    non_default_params.add("dataset")
+
+    reconstruct_args = {k: v for k, v in instance_attrs.items() if k in non_default_params}
     reconstruct_args.update(_dataloader_init_kwargs_resolve_sampler(dataloader, sampler))
 
     required_args = {