zone = zone super().__init__(name, mode, number) # 继承super class __init__属性 def desc(self): print( f'This is {self.name}_{self.mode}_{self.number} switch. made in {self.zone}') print(f'New feature: {self.l3protocol}') if __name__ == '__main__': ...
交换顺序就会报错 super().__init__() self.linear = nn.Linear(input_size, output_size...
self.age=age super().__init__(name) s1=Son1() S2=Son2(8) s3=Son3('John',10) print(s1.name) #Tom #结论:可以直接调用父类的name print(s2.name) #报错 #结论:父类init被覆盖了,子类只添加了age,没有name print(s3.name) #John #结论:父类init被覆盖了,但又通过super().__init__()...
Question pytorch 中定义的神经网络类的 __init__() 中,经常定义 super(类名, self).__init__(), 解释下这句话。比如: class TestNN(nn.Module): # 初始化函数 def __init__(self, parm1, ...):
在Python中，子类可以继承父类的__init__函数，并在其基础上添加额外的属性和初始化逻辑。这为我们实现多态和灵活的对象创建提供了便利。通过在子类的__init__函数中使用super()函数来调用父类的构造函数，我们可以利用继承和多态的特性，创建出具有不同属性和行为的对象。以下是一个示例代码，展示了__init__函数...
super().__init__()和Base.__init__()在多继承中的表现有何不同? 我们在使用python中的类继承时,子类继承父类后,在重载父类的方法后,在方法中如果要执行父类对应的方法,一般有两种方式:super和Base(表示父类名)。 使用例子 先看下面一段代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # -...
super(Device, self).__init__() self.offset = (0, 0) # 记录本次位置偏移量 def move(self, x, y): self.offset = (self.postion[0] - x, self.postion[1] - y) super(Device, self).move(x, y) def get_offset(self): return self.offset ...
在使用super().__init__()之前,首先需要导入父类的相关模块或包,确保Python可以正确地识别和调用父类。下面是导入父类的代码示例: ```python from parentClass import ParentClass ``` 2. **子类中调用super().__init__()** 在子类的初始化方法中,使用super().__init__()来调用父类的初始化方法。这...
super().__init__()主要用于以下场景: 3.1 单继承 在单继承的情况下,super().__init__()用于调用父类的__init__方法,以确保父类的初始化代码得到执行。 classParent:def__init__(self):self.value =42classChild(Parent):def__init__(self):super().__init__()self.child_value =100child =Child...
super(自雷,self).init(参数1,参数2,…) 通过命令行help(super)直接查看super的使用: super()就等价于super(class, ),即super(当前class, self) super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type) ,其中第一个参数是开始寻找父类的起始点(起始但不包括),第二个参数是需要一个对应...