神经网络super(XXX, self).__init__()的含义

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了神经网络super(XXX, self).__init__()的含义。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

学习龙良曲老师的课程,在77节有这样一段代码

import torch
from torch import nn

class Lenet5(nn.Module):
   
    def __init__(self):
        super(Lenet5,self).__init__()

那么,super(XXX, self).init()的含义是什么?
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。也就是说,子类继承了父类的所有属性和方法,父类属性自然会用父类方法来进行初始化。

举个例子帮助大家理解:

class Person:
    def __init__(self,name,gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
    def printinfo(self):
        print(self.name,self.gender)
 
class Stu(Person):
    def __init__(self,name,gender,school):
        super(Stu, self).__init__(name,gender) # 使用父类的初始化方法来初始化子类
        self.school = school
    def printinfo(self): # 对父类的printinfo方法进行重写
        print(self.name,self.gender,self.school)
 
if __name__ == '__main__':
    stu = Stu('djk','man','nwnu')
    stu.printinfo()

参考:https://blog.csdn.net/qq_54708219/article/details/129323207文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-634355.html

到了这里,关于神经网络super(XXX, self).__init__()的含义的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【python】卷积神经网络

    1.特征提取-CNN自动提取(卷积层) 2.提取主要特征(池化层) 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别(全连层) 1. 传统神经网络 处理图片- 全连接 的网络结构 网络中的神经与相邻层上的 每个 神经元均连接。层数越多需要计算的参数就越多。 2. 卷积神经网络 – -局部感受视

    2023年04月21日
    浏览(35)
  • python画神经网络图

    结果如下 结果如下 结果如下 结果如下 结果如下

    2024年04月15日
    浏览(25)
  • PyTorch实战:卷积神经网络详解+Python实现卷积神经网络Cifar10彩色图片分类

    目录 前言 一、卷积神经网络概述 二、卷积神经网络特点 卷积运算 单通道,二维卷积运算示例 单通道,二维,带偏置的卷积示例 带填充的单通道,二维卷积运算示例 Valid卷积 Same卷积 多通道卷积计算 1.局部感知域 2.参数共享 3.池化层 4.层次化提取  三、卷积网络组成结构

    2024年02月07日
    浏览(56)
  • BP神经网络预测(python)

    可以参考新发布的文章 1.mlp多层感知机预测(python) 2.lstm时间序列预测+GRU(python) 下边是基于Python的简单的BP神经网络预测,多输入单输出,也可以改成多输入多输出,下边是我的数据,蓝色部分预测红色(x,y,v为自变量,z为因变量) 数据集下载链接1,点击下载 数据集下

    2024年02月03日
    浏览(43)
  • Python实现GA遗传算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生

    2024年02月14日
    浏览(226)
  • Python实战演练之python实现神经网络模型算法

        python实现神经网络模型算法     今天,厾罗和大家分享用Python实现神经网络模型算法,仅用于技术学习交流。   实现技巧   1.导入依赖库 主要是安装相关的依赖库。本文实现的环境为:python 3.7。 2.构建BP神经网络类 主要是构建三层反向传播神经网络类。 3.读取数据并进

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。   蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法基于迭代优化,初始化为一组随机解,

    2024年02月16日
    浏览(55)
  • Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带 数据+代码+文档+视频讲解 ),如需 数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后获取。 猎人猎物优化搜索算法(Hunter–prey optimizer, HPO)是由Naruei Keynia于2022年提出的一种最新的优化搜索算法。受到捕食动物(如狮子、豹子和狼)和猎物

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • Python实现PSO粒子群优化算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 PSO是粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)的英文缩写,是一种基于种群的随机优化技术,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、

    2024年02月13日
    浏览(54)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包