Module类中的__init__方法代码是什么
时间: 2023-09-10 09:15:17 浏览: 47
`nn.Module`类中的`__init__`方法通常不会被直接实现,而是被子类继承并重写。一般来说,我们会在子类中调用`nn.Module`的`__init__`方法,然后再定义模型结构和参数。
下面是一个简单的例子,展示了如何在子类中重写`nn.Module`的`__init__`方法:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义模型中的各个层
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
# 定义模型的前向传播过程
out = self.fc1(x)
out = self.relu1(out)
out = self.fc2(out)
return out
```
在上面的代码中,我们定义了一个`MyModel`类,它继承了`nn.Module`类,并重写了`__init__`方法和`forward`方法。在`__init__`方法中,我们定义了模型中的各个层,包括一个全连接层和一个ReLU激活函数层。在`forward`方法中,我们定义了模型的前向传播过程,即输入数据通过各个层的处理后,输出模型的预测结果。