super(MLP, self).__init__()

super(MLP, self).__init__()是在Python中用于调用父类（超类）的构造函数的一种方式。在这个例子中，它被用于调用nn.Module类的构造函数，以确保MLP类继承了nn.Module类的所有属性和方法。

在MLP类的构造函数中，首先调用了super(MLP, self).__init__()，这会调用nn.Module类的构造函数，初始化MLP对象的父类部分。然后，根据传入的参数，进行了一些额外的初始化操作。

通过调用父类的构造函数，MLP类可以继承nn.Module类的一些重要功能，例如自动求导和参数管理等。这样，MLP类就可以使用nn.Module类提供的方法和属性，使得模型的定义更加简洁和灵活。

范例：

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        # 其他初始化操作...

相关问题

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。

import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.mlp = nn.Sequential(*[ nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class) ]) def forward(self, x): return self.mlp(x)

这是一个使用 PyTorch 实现的多层感知器 (MLP) 的模型定义代码。该 MLP 模型包括一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层。其输入特征维度为 input_dim，输出类别数为 num_class，隐藏层维度为 hidden_dim。其中，nn.Linear 表示全连接层，nn.ReLU 表示激活函数 ReLU。forward() 方法定义了模型的前向传播过程，即输入特征经过多个全连接层和激活函数后得到输出。在模型训练时，可以通过调用 forward() 方法来计算模型的输出，并根据输出与真实标签之间的差别来更新模型参数。