def __init__(self, in_ch): super(A_cSE, self).__init__()我还想得到数据数量，也就是行数

如果你想要获取数据的数量，也就是行数，可以在初始化函数中添加以下代码：

def __init__(self, in_ch, num_data):
    super(A_cSE, self).__init__()
    self.num_data = num_data

其中，`num_data` 是数据数量（行数），可以通过其他方式计算得到。在后续的代码中，你可以通过访问 `self.num_data` 来获取数据的数量。

相关问题

class A_cSE(nn.Module): def __init__(self, in_ch): super(A_cSE, self).__init__()中super(A_cSE, self).__init__()什么意思

这是一个 Python 中的类继承和初始化方法。

`A_cSE` 继承了 `nn.Module` 类，`super(A_cSE, self)` 表示调用父类（即 `nn.Module`）的初始化方法，`__init__()` 是 `nn.Module` 类的初始化方法，因此 `super(A_cSE, self).__init__()` 就是调用父类 `nn.Module` 的初始化方法。

在 `A_cSE` 类的初始化方法中，可以添加自己特有的属性和方法，同时也可以使用父类 `nn.Module` 中已有的属性和方法。

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

这是一个 PyTorch 模型的定义，其中 `A_cSE` 是一个继承了 `nn.Module` 的类。`in_ch` 是输入通道数。在 `__init__` 方法中，首先调用父类的构造函数初始化模型，并且定义了一些模型参数和模块。

这个模型可能是一个通道注意力机制模型，用于在输入特征图中对不同通道的特征进行加权汇聚，以提高模型的性能和鲁棒性。但是，具体实现细节需要查看完整的代码才能确定。