class ResNet34(nn.Module): def init(self): super(ResNet34, self).init()补全
时间: 2024-12-15 10:17:49 浏览: 2
大模型ResNet学习笔记.md
在PyTorch中,`ResNet34(nn.Module)`定义了一个名为ResNet34的神经网络层(Module),它是`nn.Module`基类的子类。`nn.Module`是所有深度学习模型的基础,提供了构建、训练和前向传播的基本框架。
当你看到`super(ResNet34, self).init()`这一行时,这是调用父类`nn.Module`的初始化方法`__init__()`。这里使用了Python的`super()`函数,目的是确保ResNet34类继承并正确初始化其父类的所有属性和行为。`init`或`__init__`通常用于设置模型的超参数、权重初始化等初期配置。
完整的代码可能如下所示:
```python
import torch.nn as nn
class ResNet34(nn.Module):
def __init__(self):
super(ResNet34, self).__init__() # 调用父类的初始化方法
# 这里添加ResNet-34特有的一些参数定义和层结构
# ...
self.conv1 = ...
self.bn1 = ...
self.relu = ...
# 链接其他residual blocks
self.layer1 = ...
self.layer2 = ...
self.layer3 = ...
self.layer4 = ...
self.avgpool = ...
self.fc = ...
def forward(self, x):
# 前向传播逻辑
# ...
```
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