上述代码中self.modeles改成self.models也是同样的功能吗

不是的，这里的`self.modeles()`与`self.models`是不同的方法或属性。如果将`self.modeles()`改为`self.models`，那么代码将无法运行，因为在类中没有`models`这个属性或方法。

在代码中，`self.modeles()`很可能是一个自定义的方法，用于返回类中所有的模型列表。因此，如果您要修改代码，将其改成`self.models`是不正确的做法，应该使用`self.modeles()`才能达到正确的功能。但是，如果这里是一个笔误，实际上应该使用`self.models`，那么这段代码将对所有的`nn.Conv1d`和`nn.Linear`模型进行权重初始化，使得模型更加稳定和收敛更快。

相关问题

python中自定义类时模型初始化，用self.modeles还是self.models

在Python中定义类时，初始化方法通常使用`__init__`。如果您要在初始化方法中创建一个实例变量来存储模型，那么您可以使用`self.models`。

例如：

class MyClass:
    
    def __init__(self):
        self.models = []
        
    def add_model(self, model):
        self.models.append(model)

在这个例子中，我们定义了一个类`MyClass`，并在初始化方法中创建了一个空列表`self.models`。我们还定义了一个方法`add_model`，它接受一个模型作为参数，并将其添加到列表中。

因此，正确的写法应该是`self.models`。

解释一下代码：def _init_weight(self): for m in self.modeles(): if isinstance(m, nn.Conv1d): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight) elif isinstance(m, nn.Linear): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)

这段代码定义了一个名为`_init_weight`的方法，它用于对类中的模型权重进行初始化。下面是这个方法的解释：

1. `for m in self.modeles():`：这行代码使用了一个for循环，遍历了类中的所有模型。这里的`self.modeles()`表示调用类中的`modeles`方法，该方法返回一个包含所有模型的列表。

2. `if isinstance(m, nn.Conv1d):`：这行代码使用了Python中的`isinstance`函数来检查当前模型是否是`nn.Conv1d`类型的模型。如果当前模型是卷积模型，则执行下面的语句。

3. `torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)`：这行代码使用了PyTorch中的`torch.nn.init.kaiming_normal_`函数，对当前模型的权重进行了初始化。这个函数使用了Kaiming正态分布初始化方法。

4. `elif isinstance(m, nn.Linear):`：这行代码使用了Python中的`isinstance`函数来检查当前模型是否是`nn.Linear`类型的模型。如果当前模型是全连接模型，则执行下面的语句。

5. `torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)`：这行代码同样使用了PyTorch中的`torch.nn.init.kaiming_normal_`函数，对当前模型的权重进行了初始化。

综上所述，这段代码的作用是对类中所有的卷积模型和全连接模型的权重进行初始化，以提高模型的训练效果。这里使用的是Kaiming正态分布初始化方法，它能够使得模型更加稳定和收敛更快。