Pytorch Module:为什么我们要在__init__方法中将类和对象传递给父类初始化器？
在PyTorch中，当我们创建一个自定义的神经网络模块时，通常会继承torch.nn.Module类。__init__方法是Python类中的一个特殊方法，用于初始化类的实例。在__init__方法中，我们需要调用父类的初始化器（即super().__init__()），以确保父类能够正确地初始化其内部状态。
基础概念
- 继承：在面向对象编程中，继承允许子类继承父类的属性和方法。在PyTorch中，
torch.nn.Module是所有神经网络模块的基类。 - 初始化器：
__init__方法是类的构造函数，用于设置对象的初始状态。
相关优势
- 代码复用：通过继承
torch.nn.Module，我们可以复用其提供的许多有用方法和属性，如parameters()、buffers()等。 - 模块化设计：PyTorch的设计鼓励模块化，使得我们可以轻松地组合不同的神经网络模块来构建复杂的网络结构。
类型
在PyTorch中，自定义的神经网络模块通常继承自torch.nn.Module，并在__init__方法中定义网络的各个层。
应用场景
当我们创建一个自定义的神经网络层或整个网络时，需要继承torch.nn.Module并在__init__方法中进行初始化。
为什么要在__init__方法中将类和对象传递给父类初始化器？
在__init__方法中调用super().__init__()是为了确保父类torch.nn.Module能够正确地初始化其内部状态。这包括设置一些必要的属性和方法，如training、requires_grad_等。如果不调用父类的初始化器，可能会导致一些未定义的行为或错误。
示例代码
import torch
import torch.nn as nn
class CustomLayer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(CustomLayer, self).__init__() # 调用父类的初始化器
self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 创建一个CustomLayer实例
layer = CustomLayer(10, 5)
print(layer)参考链接
通过这种方式，我们可以确保自定义的神经网络模块能够正确地继承和使用torch.nn.Module提供的所有功能，从而构建出高效且易于维护的神经网络模型。
相关·内容
在由Hugginface编写的代码中，有许多具有init_weight功能的微调模型.例如()，最后有一个init_weight函数。
class BertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
self.num_labels = config.num_labels
self.bert = BertModel(config)
self.dropout = nn.
浏览 2提问于2020-05-27得票数 2
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我想要为我的代码定义一个在pytorch中的优化器。
该代码需要有一个负学习率的一个特殊的乳胶。
当我编写这样的代码时：
import torch
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(3, 2)
def forward(self, x):
return self.linear1(x)
if __name__ == '__main__':
net
浏览 1提问于2022-07-28得票数 1
我想知道在某些机器学习模型类的构造函数中通常添加的属性**kwargs的含义。例如，考虑PyTorch中的神经网络：
class Model(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, **kwargs)
**kwargs是否与稍后定义的额外参数相关联？
浏览 8提问于2021-09-01得票数 0
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我在PyCharm中定义了PyTorch的Module的一个子类，并创建了一个实例a from torch.nn import Module
class AModule(Module):
def __init__(self):
self.something = 10
def __repr__(self):
return "AModule"
a = AModule() 如果我运行调试器并检查a，我看不到它的属性： ? 我检查了一下，Module是用Python语言编写的(而不是用C语言实现的)，那为什么呢？
浏览 31提问于2020-09-01得票数 2
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你好，我试图创建一个oop函数，但是我目前一直在讨论如何将父类的__init__参数继承到子类，是否有一种方法可以用于调整从主变量到子类的变量？
class a:
def __init__(self, name):
self.name = name
class b(a):
def __init__(self, age):
super().__init__()
self.age = age
当我试图从父程序中使用name时，它会出错。
b('joe', 40)
> Traceback (mo
浏览 3提问于2022-12-03得票数 0
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我正在研究的代码，我想知道编写这个类的__init__方法有什么意义：
class MobileNet(nn.Module):
def __init__(self, decoder, output_size, in_channels=3, pretrained=True):
super(MobileNet, self).__init__()
或者这个(总是一样)
class MobileNetSkipAdd(nn.Module):
def __init__(self, output_size, pretrained=True):
super(
浏览 4提问于2021-07-05得票数 0
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这是密码。
from collections import defaultdict
class A(defaultdict):
def __init__(self):
super(A, self).__init__(lambda :0)
self.x = 1
def my_copy(self):
return self.copy()
if __name__ == '__main__':
a = defaultdict(lambda :0)
b = a.copy() # no error when using the base clas
浏览 4提问于2017-07-31得票数 7
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为什么我们要将类和对象(self)传递给pytorch Module的父级init方法？例如 class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__() 为什么类RNN和对象(self)都被传递给父类的init？
浏览 30提问于2020-02-02得票数 0
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我正在修改中的脚本，移除trailets库，因为它不是我所需要的。我现在收到了错误：
Traceback (most recent call last):
File "ak_test.py", line 4, in <module>
robot = Robot()
File "/home/jetbot/jetbot/jetbot/robot.py", line 20, in __init__
self.left_motor = Motor(self.motor_driver, channel=self.left_motor_c
浏览 14提问于2021-12-08得票数 0
本研究的目的是建立一个简化的前向传播模型，在PyTorch中复制代码结构，但不使用任何PyTorch库。其思想是在模拟代码结构(包括类定义)的同时进行矩阵乘法，就像在pyTorch中一样。
用于前向传播的PyTorch码
from torch import nn
#DEFINE THE REQUIRED CLASS
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Inputs to hidden layer linear transformation
浏览 2提问于2021-01-24得票数 0
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我试图使用PyTorch框架重新实现Tensorflow代码。下面我包含了TF示例代码和我的PyT解释。
TensorFlow实现：
W1 = tf.Variable(xavier_init([135, 128]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[128]))
def fcn(x):
z = tf.reshape(x, (-1, 135))
out1 = leaky_relu( tf.matmul(z, W1) + b1 )
return out1
PyTorch实现：
class decoder(nn.Module):
浏览 0提问于2019-12-04得票数 1
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2回答
我有以下用于PyTorch的代码：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.hidden = nn.Linear(784, 256)
self.output = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
x = F.sigmoid(self.hidden(x)
浏览 0提问于2019-02-28得票数 21
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我面临无法继承超类属性值的问题。我已经调用了超类构造函数，现在尝试检查继承的值。
class base:
def __init__(self, x):
self.x = x
print(self.x)
class derive(base):
def __init__(self):
print(self.x + 1)
print("base class: ")
b = base(1) <-- Creating superclass instance
p
浏览 1提问于2013-10-24得票数 0
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我读了很多书，但仍然不知道如何将子变量传递给父类：
class anyIF_traffic(object):
def __init__(self, logpath, typeOfTraffic='cha', name='mytest', port='6060'):
try:
assert port in [None, '6060', '6161', '6389', '6636']
print "PORT:
浏览 1提问于2014-04-01得票数 0
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在神经网络部分，我正在查看Udacity的，指导员说：“在init方法中，我们需要调用super，我们需要这样做，因为那时PyTorch将知道注册所有不同的层和操作，如果不这样做，它将无法跟踪您正在添加到网络中的东西，它将无法工作”。请您详细说明并解释一下，在这里，超级关键字到底是什么角色，以及nn.Module继承了什么，这有助于“跟踪”更改。
此外，木星笔记本显示了以下关于超级的使用，
class Network(nn.Module):
这里我们是从nn.Module继承的。与super().__init__()相结合，这将创建一个跟踪体系结构并提供许多有用方法和属性的类。在为网络创建类
浏览 10提问于2022-06-05得票数 2
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是否有办法防止某些但不是所有的论点被发送到一个超类？
我有一个基类来验证用户输入：
class Base(object):
def __init__(self, **kwargs):
self.kwargs = kwargs
super(Base, self).__init__()
@staticmethod
def check_integrity(allowed, given):
"""
Verify user input.
:param allowed: lis
浏览 1提问于2017-08-25得票数 1
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2回答
我在使用超级命令时遇到问题
class s:
def __init__(self,a):
self.a=a
def show(self):
print self.a
class t:
def __init__(self,b):
self.b=b
def show2(self):
print self.b
class w(s):
def __init__(self,a,b,c):
super(w,self).__init__()
self.b=b
浏览 2提问于2015-09-23得票数 2
1回答
我正在尝试理解python中的一些基本的OOP。如果我试图子类一个类，如list，我如何调用父构造函数？经过一段时间的修补后，我发现它是：
super(subclass_name, self).__init__(args).
然而，我不能凭直觉理解这一点。为什么我不能做列表(Args)？或
list.__init__(args)?
以下是相关的片段：
class slist(list):
def __init__(self, iterable):
#super(slist, self).__init__(iterable) <--- This works)
li
浏览 2提问于2017-07-09得票数 2
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1回答
我试图在一个train中覆盖两个父类函数eval和ChildClass。在父类中，eval()基本上调用train()。但是，我意识到，当我按下面的方式编写代码时，eval()在父类中试图调用ChildClass中的函数train() --我希望父类中的eval()调用父类中的train()。
我只是想知道是否有任何干净的解决方案可以对ChildClass进行更改，从而允许父类调用父train()函数？
class ChildClass(nn.Module):
def __init__(self):
super(ChildClass, self).__init__()
浏览 0提问于2018-12-18得票数 5
问题就像标题一样。偏差等于零，是否等于，从层中除去偏差？这里有一个pytorch实现来展示我的意思。
class MLP_without_bias(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Bias set as False
self.linear = torch.nn.Linear(5, 3, bias = False)
# Xavier initialization
torch.nn.init.xavier_unifo
浏览 0提问于2021-03-10得票数 0
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1回答
我继承了python list类，但我似乎不知道如何修改列表本身，如下所示： class MyList(list):
def __init__(self):
super().__init__()
self = [0, 0, 0, 0]
a = MyList()
print(a) # [] instead of [0, 0, 0, 0]
浏览 12提问于2021-04-27得票数 0
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2回答
我有一个现有的Python3程序，它是我在没有任何面向对象技术的情况下快速编写的(这是我的第一个Python程序)。现在是我清理它的时候了，我在课堂上遇到了让tkinter工作的问题。
下面是一个简化的例子。它只是试图在继承自ttk.Frame的类中放置一个ttk.Entry小部件：
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
class MyClass(ttk.Frame):
def __init__(self, parent):
self.frame = ttk.Frame(parent)
# Ent
浏览 6提问于2017-07-08得票数 1
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我有一个自定义小部件类(在PyQT 5.9中)，它是QMainWindow中的一个子部件，需要从MainWindow访问变量和函数。我正在用一个名为self.test的测试变量来设置它。但是，当我在子类中使用self.parent().test时，我得到并出错：
文件"D:/test.py"，第390行，mainWin = MainWindow()
文件"D:/test.py"，第158行，init self.leftPane =FastaAnalysisWidget(‘左’)
文件"D:/test.py"，第26行，在init print(s
浏览 1提问于2017-12-04得票数 1
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1回答
我对编码和平移很陌生。我正在用youtube_dl和tkinter制作一个Downloader，我一般对TopLevel和OOP有几个问题。
下面是我的代码的一个简化版本(我刚刚删除了另一个按钮、图片等)
from tkinter import Button,Frame,Label,Toplevel,Tk
class Welcome:
def __init__(self,parent):
self.parent = parent
self.parent.title("YT Downloader")
self.parent.geomet
浏览 3提问于2021-08-05得票数 0
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1回答
类名NeuralNet和self关键字在超级调用中传递的含义不是一样吗？
super(NeuralNet,self).__init__() # init super
下面是示例中的代码片段：
class NeuralNet(nn.Module):
def __init__(self, use_batch_norm, input_size=784, hidden_dim=256, output_size=10):
"""
Creates a PyTorch net using the given parameters.
浏览 0提问于2019-12-12得票数 0
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我的代码
import torch
from torch_scatter import scatter_add
from torch_geometric.nn.conv import MessagePassing
from torch_geometric.nn.conv.cheb_conv import ChebConv
from torch_geometric.utils import remove_self_loops
from utils import normal
class ChebConv_Coma(ChebConv):
def __init__(self,
浏览 6提问于2022-02-07得票数 0
我会假设原因类似于我自己get.Why是那里的主人？另外，为什么有时候是master，有时候master = none？
e.g
class Application(tk.Frame):
def __init__(self, master=None):
tk.Frame.__init__(self, master)
self.grid()
self.createWidgets()
摘自Tkinter 8.5 reference: A GUI for Python by John W.Shipman。另外，文档使用python2，而我将使用
浏览 1提问于2013-08-06得票数 2
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我是编程新手。下面是我的简单代码
class BaseClass(object):
def __init__(self):
self.value = 10
def add(self):
c = self.value + 10
print("the sum is:")
print(c)
class InheritingClass(BaseClass):
pass
x = InheritingClass(BaseClass)
我正在使用python进行继承。
浏览 1提问于2015-01-06得票数 2
1回答
是否认为使用nn.Module将模块添加到自定义pytorch nn.Module中是不好的做法？所有文档似乎都将层分配给属性，然后在forward()方法中访问它们。
例如：
class ConvLayer(nn.Module):
def __init__(self):
self.add_module('conv',nn.Conv2d(...))
self.add_module('bn',nn.BatchNorm2d(...))
浏览 0提问于2018-06-08得票数 6
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通过方法设置类属性的值。
、、、、
因此，我一直在努力实施以下措施：
from abc import ABC
from abc import abstractmethod
class parent(ABC):
@property
@abstractmethod
def example_variable(self)->str:
...
@abstractmethod
def example_method(self)->int:
...
def __init__(self, foo: int):
浏览 20提问于2022-11-05得票数 0
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1回答
，我刚刚为继承创建了三个类，但是出了问题，但是我试图解决它，但没有工作。
我想知道是什么导致了这个错误，以及如何解决问题
我应该从其他班级继承
类：
属性
房屋
租赁
HouseRental
为什么House对象不接受参数
在Book 3中面向对象编程
这有点令人吃惊，因为它既没有init，也没有显示方法！因为两个父类都在这些方法中适当地调用了超级类，所以我们只需要扩展这些类，类就会按照正确的顺序运行。当然，prompt_init的情况并非如此，因为它是一个静态方法，不会调用super，因此我们显式地实现了这个方法。在编写其他三个组合之前，我们应该测试这个
浏览 1提问于2019-02-16得票数 2
我在Youtube教程中找到了这个简单的程序，它与python一起使用QtSide模块。基本上，它所做的就是将QLineEdit连接到QTextBrowser。如下面所示，整个程序由单个类处理。我有超级()函数的基本概念，它用于多重继承。所以在这里，我不明白super(Form, self).__init__(parent)语句是干什么的。我试着运行相同的程序后，评论该语句，产生以下错误信息。
错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/dazz/Projects/PycharmProjects/FirstTutorial/
浏览 7提问于2015-10-08得票数 2
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2回答
Python版本：Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 02:22:02)
通过一个git子模块，我得到了一些我想要使用的代码。
存储库的名称是pytorch-balanced-sampler，可以在中找到它。
实际上，我想在代码库中使用代码示例：
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, sampler=BalancedBatchSampler(train_dataset), batch_size=30)
我尝试的第一件事是：
from pytorch-balanced-sampler
浏览 8提问于2021-01-24得票数 0
class User:
def __init__(self, name, age, country, title, ph):
self.name = name
self.age = age
self.country = country
self.title = title
self.ph = ph
class Programmer(User):
def __init__(self, address):
self.address=address
def do_somet
浏览 5提问于2018-08-28得票数 1
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我已经从这个下载了一个经过预先训练的Pytorch模型，它有一个自定义的体系结构。我想把这个模型转换成Keras模型。我知道有一些工具可以做到这一点。例如，我可以将Pytorch模型转换为标准模型，如onnx或。
现在，我使用了接口模型和下面的代码来加载和保存整个模型：
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
import torch as th
from collections import OrderedDict
class CIFAR(nn.Mo
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
我一直在用python做一个在线课程。它似乎从a，b，c到z在一节课上。
在最近的一课中，在子类的init部分，它似乎接受父类数组并将其传递给子类的新魔术方法init参数。
class ChildClass(ParentClass):
def __init__(self, speed, direction):
ParentClass.__init__(self, [speed, direction])
我在网上找不到任何资料来证实我的解释。
即使没有分配给self.speed和self.direction，父程序是否传递它的参数？
浏览 1提问于2017-04-19得票数 0
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以下是pytorch文档的nn.Module中的示例代码： class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
return F.relu(self.conv2(x)) 在这里，
浏览 27提问于2019-07-03得票数 2
我有一个类似这样的基类：
class Token:
def __init__(self, value):
self.value = value.strip()
self.tokens = None
def get_value(self):
return self.value
def tokenize(self):
pass # abstract stub
def __str__(self):
return type(self).__name__ + ': '+
浏览 2提问于2014-08-03得票数 0
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1回答
对RNN最大输出层的理解
、、、、
以下是Keras中的一个简单的LSTM模型：
input = Input(shape=(max_len,))
model = Embedding(input_dim=input_dim, output_dim=embed_dim, input_length=max_len)(input)
model = Dropout(0.1)(model)
model = Bidirectional(LSTM(units=blstm_dim, return_sequences=True, recurrent_dropout=0.1))(model)
out =Dense(label_dim, activat
浏览 2提问于2018-11-26得票数 2
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1回答
我有一个代码示例，它与下面的代码非常相似
import threading
import datetime
import time
import sys
class FirstClass(object):
def __init__(self):
print 'initialized'
class ThreadClass(FirstClass, threading.Thread):
def __init__(self):
super(ThreadClass, self).__init__()
print '
浏览 0提问于2012-11-14得票数 6
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备注
示例代码是一个简写版本，但可以使用基本函数运行。请专注于class MainWindow(tk.Frame)
问题
什么样的object可以扮演parent or master用于tkinter class初始化的角色？
在我的例子中，参见示例代码，为什么不能将self作为parent传递给ProjectInfo(...)或class MainWindow(tk.Frame)中的ConfirmItems(...)？如果使用self而不是self.parent，它将弹出一个空窗口。
参考文献
这个问题源于我对的评论，这意味着它无法将self传递为parent。
我想在讨论之后提出一个新的问
浏览 2提问于2019-11-23得票数 1
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1回答
我是PyTorch的新手，在使用了一段时间的不同工具包之后尝试使用它。
我想了解如何编程自定义层和函数。作为一个简单的测试，我写了以下代码：
class Testme(nn.Module): ## it _is_ a sublcass of module ##
def __init__(self):
super(Testme, self).__init__()
def forward(self, x):
return x / t_.max(x)
它的目的是使通过它的数据总和为1。实际上没有用，只是在测试中。
然后我将它插入到Py
浏览 1提问于2017-06-07得票数 5
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在一台机器上的多个GPU上训练一个神经网络的最佳实践是什么？
我对nn.DataParallel的不同选项和使用.to('cuda:0') and .to('cuda:1')在不同的GPU上放置不同的层感到有点困惑。我在Pytorch 中看到后一种方法，日期是2017年。有标准吗?还是取决于偏好或模型的类型？
方法1
class ToyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(ToyModel, self).__init__()
self.net1 = torch.nn.Lin
浏览 4提问于2020-09-29得票数 2
5回答
继承中的构造函数调用
、、、
我有个很幼稚的问题。我在Python中有以下代码：
class A:
def __init__(self):
print("constructor A")
class B(A):
pass
ob = B()
它提供了以下输出：
constructor A
同样，在以下代码中：
class A:
def __init__(self,name):
self.name = name
print(f'{self.name}')
class B(A):
def __i
浏览 7提问于2022-08-15得票数 0
我遇到了一个我不明白的问题，它是相当复杂的，所以我尽我最大的努力在这里分解它。请查看以下实现。我的问题是:为什么父类调用其子类的__getitem__方法，而不是调用自己的__getitem__
class Father(object):
''' Father class '''
def __init__(self,name,gender):
print('call __init__ Father')
self._name = name
# trying
浏览 3提问于2016-04-06得票数 2
回答已采纳
在将参数从我的关注点传递给Service对象时，我有问题。
它向我展示：
无法验证CSRF令牌的真实性。//它显示这是一个信息，因为我跳过了
ArgumentError (参数数错误(给定0，预期1))：
app/services/task_manager/task_destroyer.rb:6:in‘初始化’
在我看来，我传递的参数是正确的：
// production_controller.rb
skip_before_action :verify_authenticity_token
protect_from_forgery with: :null_session
def destr
浏览 2提问于2020-07-06得票数 1
回答已采纳
1回答
PyQt使用类显示按钮
、、、、
在这里我被困住了，我正在尝试学习如何使用类，所以我只是想在按钮位于不同的类中时在窗口中显示该按钮。下面是我尝试使用的代码：
#!/usr/bin/python3
import sys
from PyQt4 import QtGui, QtCore
class Window(QtGui.QDialog):
def __init__(self, parent=None):
QtGui.QWidget.__init__(self, parent)
self.setGeometry(0, 0, 800, 600)
main_menu = M
浏览 7提问于2017-01-24得票数 0
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1回答
我的代码实现了以下结构:Module包含Submodule包含Ability包含Template。有太多的重复，我相信有一个更好的方法。
class Module:
def __init__(self, name, lang):
assert lang in ['fr', 'en']
self.name = name
self.lang = lang
self.submodules = {}
def add_submodule(self, submodule):
a
浏览 0提问于2017-05-05得票数 3
回答已采纳
3回答
当我尝试这样做的时候，我得到了错误NameError: global name 'name' is not defined是否有一个简单的解决方法？ class C(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
class D(C):
def __init__(self):
C.__init__(self, name)
obj1 = D()
浏览 24提问于2020-01-22得票数 1
2回答
如果有人能帮助我理解下面问题中的代码示例，我将不胜感激。我现在正尝试用apache beam 2.13.0和python3.7.3来实现类似的东西。
我知道network sockets是不可序列化的，因为它不是在序列化之后既不能返回字符串也不能返回元组的对象。
我不明白的是，为什么需要在super class中调用__init__？
class PublishFn(beam.DoFn):
def __init__(self, topic_path):
self.topic_path = topic_path
super(self.__class__,
浏览 0提问于2019-07-13得票数 0
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