【Pytorch】self参数, __ init__ ()方法 和 super(Model, self...
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发布时间：2024-09-17 08:50
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时间：2024-09-24 19:45
首先，self参数是实例化对象时的必需标识，它指向对象本身，Python类中方法的第一个参数默认为self，不可省略，代表实例的引用。理解self的关键在于它是实例，而非类本身。
其次，__init__()方法是创建类实例时自动执行的构造函数，用于初始化对象的属性。在神经网络模型中，网络结构设置通常会放在__init__()中，以确保实例化时已具备所需的配置。
进一步，super(MyModel, self).__init__()是子类继承父类时的常见用法，它调用父类的__init__()方法初始化子类继承的属性。这样，子类在初始化时无需重复父类的设置，只需添加自定义部分。
在forward()函数中，通过__call__方法调用，可以看作是一个函数，接受输入参数并进行处理。这使得网络模型能够像函数一样使用，传递的参数类型与父类中的forward函数保持一致。
最后，为了充分利用父类的功能，如Model和network.Network等，建议在子类的__init__()方法中包含super()调用，以确保所有继承的属性和方法得到正确初始化。
总的来说，掌握self参数、__init__()方法和super()函数在Pytorch模型开发中的运用，能够提高代码的效率和可维护性。
