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...
class Animal:(tab)def __init__(self, name):(tab)(tab)self.name = name(tab)def make_sound(self):(tab)(tab)passclass Dog(Animal):(tab)def __init__(self, name):(tab)(tab)super().__init__(name)(tab)def make_sound(self):(tab)(tab)return "Woof!"class Cat(Animal):(tab)def...
super(Net,self).__init__()的含义:子类Net继承父类nn.Module,super(Net,self).__init__()就是对继承自父类nn.Module的属性进行初始化。并且是用nn.Module的初始化方法来初始化继承的属性。 也就是:用父类的方法初始化子类的属性。 为啥要用父类的方法去初始化属性呢?原因很简单:因为父类的方法已经写好...
classNet(nn.Module):# 继承自nn.Moudledef__init__(self):super(Net,self).__init__()# 输入图像channel:1;输出channel:6;5x5卷积核self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5) AI代码助手复制代码 super(Net, self).init()的含义:子类Net类继承父类nn.Module,super(Net, self).init()就是对继承自父类nn...
python中的super(Net, self).init()是指首先找到Net的父类(比如是类NNet),然后把类Net的对象self转换为类NNet的对象,然后“被转换”的类NNet对象调用自己的init函数, 其实简单理解就是子类把父类的__init__()放到自己的__init__()当中,这样子类就有了父类的__init__()的那些东西。
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...
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 ...
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 ...