def_init_(self,n_in,n_hidden,n_out):
时间: 2024-09-28 18:15:12 浏览: 24
在Python的类定义中,`__init__` 是一个特殊的方法,也被称为构造函数,用于初始化新创建的对象。当你使用 `def init_` (而不是标准的 `def __init__`) 来声明一个方法时,这通常是由于名称冲突或者其他原因导致的缩写。`__init__` 方法通常接收一些参数,如你的例子所示:
```python
def init_(self, n_in, n_hidden, n_out):
"""
初始化方法,接受三个参数:
n_in: 输入层神经元的数量
n_hidden: 隐藏层神经元的数量
n_out: 输出层神经元的数量
这里可能会对这些参数进行一些操作,比如设置对象的属性,构建网络结构等。
"""
self.n_in = n_in
self.n_hidden = n_hidden
self.n_out = n_out
```
当你创建一个此类的新实例时,你可以像下面这样调用这个方法:
```python
model = MyModelClass(init_(n_in=100, n_hidden=50, n_out=2))
```
这里,`n_in`, `n_hidden`, 和 `n_out` 是传递给模型初始化所需的一些参数。
相关问题
class Recovery(Model): def __init__(self, hidden_dim, n_seq): self.hidden_dim=hidden_dim self.n_seq=n_seq return def build(self, input_shape): recovery = Sequential(name='Recovery') recovery = net(recovery, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.n_seq) return recovery
这段代码定义了一个名为Recovery的类,继承自Keras的Model类。Recovery类用于构建一个恢复模型,该模型包含多层GRU或LSTM。
Recovery类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim和n_seq两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量,n_seq指定输出序列的长度。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为recovery的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.n_seq。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Recovery类的实例,你可以使用build方法来构建一个恢复模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定,输出序列的长度由n_seq指定。你可以根据需要进行调整。
class Supervisor(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Supervisor') model = net(model, n_layers=2, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return model
这段代码定义了一个名为Supervisor的类,继承自Keras的Model类。Supervisor类用于构建一个监督模型,该模型用于生成中间表示。
Supervisor类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为model的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为2,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.hidden_dim(因为监督模型的输出与输入具有相同的维度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Supervisor类的实例,你可以使用build方法来构建一个监督模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。监督模型用于生成中间表示,例如在序列生成或表示学习任务中。