pytorch中__init__
时间: 2023-10-20 19:07:33 浏览: 53
在PyTorch中,`__init__`是一个特殊的方法,它是一个类的构造函数,用于初始化类的实例。当创建一个新的对象时,`__init__`方法会被自动调用。
在PyTorch中,我们通常会定义一个类继承自`torch.nn.Module`,并在该类中定义`__init__`方法。在`__init__`方法中,我们可以初始化模型的参数、定义模型的层结构等。
下面是一个示例代码,展示了在PyTorch中如何使用`__init__`方法来初始化一个模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
output = self.softmax(x)
return output
```
在上面的代码中,`MyModel`类继承自`nn.Module`类,并在`__init__`方法中定义了模型的层结构。在这个例子中,我们定义了两个全连接层(`nn.Linear`)和两个激活函数(`nn.ReLU`, `nn.Softmax`)。在`forward`方法中,我们定义了模型的前向传播逻辑。
通过这种方式,我们可以使用`MyModel`类创建一个模型实例,并对其进行训练和推断。