def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):
时间: 2023-08-21 12:03:00 浏览: 126
__init__方法是一个类的构造函数,用于初始化类的实例。在这个例子中,该构造函数接受三个参数:features,num_classes和init_weights。
- features是一个表示输入特征的参数,它可以是一个整数或一个包含特征的列表/数组。
- num_classes是一个可选参数,默认值为1000,表示模型的输出类别数。
- init_weights是一个可选参数,默认值为False,用于指定是否初始化模型的权重。
下面是一个简单的示例,演示了如何使用这个构造函数创建一个类的实例:
```python
model = ClassName(features=10, num_classes=5, init_weights=True)
```
这将创建一个名为model的类实例,其中features设置为10,num_classes设置为5,并且init_weights设置为True。
相关问题
def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):中self什么意思
在Python中,`self` 是一个约定俗成的参数名,用于表示类的实例对象。它在类的方法中作为第一个参数传入,用于引用类的实例本身。
在`__init__`方法中,`self` 表示当前类的实例对象。通过使用 `self`,我们可以在方法中访问和操作实例的属性和方法。
例如,在上述代码中,`self` 用于引用类的实例对象。当我们创建类的实例时,`self` 将自动指向该实例。这样,我们可以使用 `self.features` 来访问实例的 `features` 属性,使用 `self.num_classes` 来访问实例的 `num_classes` 属性。
另外,注意到 `self` 是一个约定俗成的名称,你也可以使用其他名称代替它,但是为了遵循Python的惯例,建议仍然使用 `self`。
AttributeError: 'AlexNet' object has no attribute '_initialize_weights'
这个错误通常是由于在调用一个对象的属性或方法时,该对象并没有该属性或方法引起的。在这个例子中,'AlexNet'对象没有'_initialize_weights'属性。可能的原因是代码中没有定义'_initialize_weights'方法或者该方法被定义为私有方法,无法从外部访问。要解决这个问题,可以检查代码中是否正确定义了'_initialize_weights'方法,并确保该方法可以从外部访问。
以下是一个可能的解决方案:
```python
class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000):
super(AlexNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
self._initialize_weights()
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
nn.init.constant_(m.weight, 1)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
```