def __init__(self, layers):
时间: 2023-10-22 14:05:18 浏览: 33
这是一个 Python 类的构造函数(constructor),用于初始化类的属性和方法。其中,`self` 表示类的实例本身,`layers` 是构造函数的参数,用于指定神经网络的层数。
例如,如果我们有一个名为 `MyModel` 的类,其中包含了一个构造函数 `__init__`,我们可以通过以下方式创建该类的实例:
```
my_model = MyModel(layers=3)
```
这将会创建一个名为 `my_model` 的实例,并且将 `layers` 参数设置为 3。
相关问题
class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output
这段代码定义了一个名为NeuralNetwork的类,包含了类的构造函数__init__()和一些其他的方法。该类的构造函数__init__()接受一个参数layers_structure,表示神经网络的结构,即每一层的神经元数量。该类还包含了一些其他的属性和方法,包括:
- layers_num: 表示神经网络的层数
- param_layers_num: 表示神经网络的参数层数,即除去输入层和输出层的层数
- learning_rate: 表示神经网络的学习率
- num_iterations: 表示神经网络的迭代次数
- x: 表示输入数据
- y: 表示期望输出数据
- w: 表示神经网络的权重参数
- b: 表示神经网络的偏置参数
- costs: 表示每次迭代的损失值
- print_cost: 表示是否打印每次迭代的损失值
该类还包含了一些其他方法,包括set_learning_rate()、set_num_iterations()和set_xy()等,用于设置神经网络的学习率、迭代次数和输入数据等。这些方法可以在实例化该类后进行调用。
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。