详解super(GRU,self).init

时间: 2023-11-27 21:03:49 浏览: 35
在Python中,super()函数是用于调用父类(超类)的一个方法。在这个例子中,super(GRU, self)表示调用GRU类的父类的方法,即nn.Module类的方法。而init是nn.Module类中的一个特殊方法,用于初始化模型的参数。 因此,super(GRU, self).init()表示调用GRU类的父类nn.Module的init()方法,用于初始化GRU模型的参数。这样做的好处是可以避免重复编写代码,同时也可以确保GRU模型的参数被正确地初始化。
相关问题

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。

请详解class GRU(nn.Module): def__init__(self,feature_size,hidden_size,num_layers,output_size): super(GRU,self).__init__

这是一个定义了GRU模型的PyTorch类。GRU是一种循环神经网络,用于处理序列数据,其可以记住过去的信息并输出相应的预测结果。下面是对于这个类的具体解释: - `class GRU(nn.Module):`:定义了一个名为GRU的PyTorch类,继承自nn.Module类,表示这个类是一个神经网络模型。 - `def __init__(self, feature_size, hidden_size, num_layers, output_size):`:定义了这个类的构造函数,其中包含了四个参数: - `feature_size`:输入数据的特征维度大小,通常是一个向量或矩阵的列数。 - `hidden_size`:隐藏状态的维度大小,即模型的参数数量,表示模型的复杂度。 - `num_layers`:GRU模型的层数,表示GRU单元的数量,可以用于增加模型的深度。 - `output_size`:输出数据的维度大小,通常是一个向量或矩阵的列数。 - `super(GRU, self).__init__()`: 调用父类的构造函数,初始化GRU模型。 在这个类中还可以定义其他的函数和方法,例如`forward()`函数用于定义前向传播过程,`backward()`函数用于定义反向传播过程,以及其他辅助函数和方法,以实现完整的神经网络模型。

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请详细解释下面这段代码:作者:BINGO Hong 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61795416 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 def make_model(self): x = Input(shape=(self.P, self.m)) # CNN,普通卷积,无casual-dilation c = Conv1D(self.hidC, self.Ck, activation='relu')(x) c = Dropout(self.dropout)(c) # RNN, 普通RNN r = GRU(self.hidR)(c) r = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hidR)))(r) r = Dropout(self.dropout)(r) # skip-RNN,以skip为周期的RNN,需要对数据进行变换 if self.skip > 0: # c: batch_size*steps*filters, steps=P-Ck s = Lambda(lambda k: k[:, int(-self.pt*self.skip):, :])(c) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.skip, self.hidC)))(s) s = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1,3)))(s) # 这里设置时间步长为周期数目self.pt,时序关系以周期间隔递进,输入维度为self.hidC s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.hidC)))(s) s = GRU(self.hidS)(s) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.skip*self.hidS)))(s) s = Dropout(self.dropout)(s) # 合并RNN及Skip-RNN r = concatenate([r,s]) res = Dense(self.m)(r) # highway,模型线性AR if self.hw > 0: z = Lambda(lambda k: k[:, -self.hw:, :])(x) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1)))(z) # hw设置以7天(self.hw=7)的值做为特征,利用Dense求预测量 z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hw)))(z) z = Dense(1)(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.m)))(z) res = add([res, z]) if self.output != 'no': res = Activation(self.output)(res) model = Model(inputs=x, outputs=res) model.compile(optimizer=Adam(lr=self.lr, clipnorm=self.clip), loss=self.loss) # print(model.summary()) # plot_model(model, to_file="LSTNet_model.png", show_shapes=True) return model

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