def __init__(self,input_dim,hidden_dim,num_layers,output_dim):在后续调用模型时为什么会报错 name 'input_dim' is not defined
时间: 2024-04-14 14:28:12 浏览: 30
这个错误通常是因为在调用模型时没有正确地传递参数。请确保在创建实例时提供了正确的参数,例如:
```
model = Model(input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim)
```
如果你已经正确地传递了参数,但仍然出现该错误,请检查代码中是否存在其他问题,比如变量名拼写错误或作用域问题。确保在使用`input_dim`之前已经定义了它。
相关问题
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。
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:
```python
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...
```
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