本质上，super(Child, self).hello()就等于Parent.hello(self)。使用super的好处是不必显式写出父类具...
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, ...):
Module): def __init__(self, num_layers, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(×××, self).__init__() 首先是 (nn.Module) 对位c++中的继承 然后是 __inin__ 对位c++中的初始化函数 其中self不是类,而是实例本身 对位c++中的this指针 再然后是super(***,self).__init__() 指的...
super(XX,self).init()对继承自父类的属性进行初始化,并且用父类的初始化方法初始化继承的属性。 例子: importtorchimportnumpy as npclassPerson():def__init__(self,name,gender):#为name和gender赋值self.name =name self.gender=genderdefprintinfo(self):print(self.name,self.gender)#Stu类继承Person类c...
self.gender = gender self.age = age# Student类继承Person类classStudent(Person):def__init__(self, name, gender, age, school, score):# 调用父类的初始化方法,初始化name、gender、age属性super(Student, self).__init__(name,gender, age)# 对name、gender属性进行改写。age属性仍保持父类的初始化...
postion[1] + y) class Device(Base): def __init__(self): 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...
2) __init函数(方法) 1、带有两个下划线开头的函数是声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问。 2、init函数(方法)支持带参数的类的初始化,也可以为声明该类的属性 3、init函数(方法)的第一个参数必须是self(self为习惯用法,也可以用别的名字),后面的参数则可以自由定义,和定义函数没有任何区别。
父类名称.init(self,参数1,参数2,…) 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(...
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 ...
classA:def__init__(self):self.n=2defadd(self,m):print('self is {0} @A.add'.format(self))self.n+=mclassB(A):def__init__(self):self.n=3defadd(self,m):print('self is {0} @B.add'.format(self))super().add(m)self.n+=3 ...