super(Lenet, self)._init_()
时间: 2023-11-28 13:04:05 浏览: 31
这是一行 Python 代码,其中的 `super()` 函数用于调用父类的方法,在这里是调用 `Lenet` 类的父类的 `__init__()` 方法。通常在子类中重写了某个方法后,需要调用父类的对应方法来保证其正确的行为。因此,`super(Lenet, self).__init__()` 表示在 `Lenet` 类的构造器中调用其父类的构造器。其中,`Lenet` 是子类,`self` 是子类的实例对象。
相关问题
super(LeNet, self).__init__()
`super(LeNet, self).__init__()` 是在 Python 中用于调用父类(超类)的方法。在深度学习中,我们通常使用类来定义模型。当我们定义子类模型时,我们需要调用父类的初始化方法来继承父类的属性和方法。在 PyTorch 中,通常使用 `super()` 函数来调用父类的初始化方法。
在上述代码中,`LeNet` 类继承自父类(超类)`nn.Module`,因此需要调用 `nn.Module` 的初始化方法,以便继承其属性和方法。使用 `super(LeNet, self).__init__()` 就可以调用 `nn.Module` 的初始化方法。其中,`LeNet` 是当前子类的名称,`self` 是当前子类的对象。
class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__()
A:这是一个使用PyTorch编写的LeNet模型的初始化函数。LeNet是一种经典的卷积神经网络,由Yann LeCun等人在1998年提出。它包含了两个卷积层和三个全连接层,用于对图像进行分类。该模型的初始化函数包含了模型中需要使用的各种网络层的定义。其中,super(LeNet, self).__init__()用于调用父类的初始化函数,nn.Module是所有神经网络模型的基类。