def init(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filtersHW/4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.iteritems(): self.params[k] = v.astype(dtype)报错'float' object cannot be interpreted as an integer

时间: 2024-03-20 20:42:22 浏览: 69

Python中的__init__作用是什么

### Python中的`__init__`方法详解 #### 一、`__init__`方法的作用在Python编程语言中，`__init__`方法扮演着极其重要的角色，尤其是在面向对象编程中。`__init__`方法是一种特殊的成员方法，称为构造方法或者初始化方法，它的主要作用是在创建一个新对象时进行必要的初始化工作。 #### 二、`__init__`方法的基本语法 ```python class ClassName: def __init__(self, param1, param2, ...): # 初始化操作 ``` - **语法解析**： - `__init__`方法的名称固定为`__init__`，不能修改。 - 第一个参数`self`是固定的，代表类的实例。它允许访问类中的属性和方法。 - 可以添加其他参数，用于传递给类的实例，以便进行初始化。 #### 三、`__init__`方法的工作原理当创建一个类的新实例时，Python解释器会自动调用该类的`__init__`方法。这意味着无需显式调用`__init__`方法，它会在实例化时自动执行。 ```python class Person: def __init__(self, name): self.name = name print(f'Initializing {self.name}') p = Person('Alice') # 创建Person实例时自动调用__init__ ``` #### 四、`__init__`方法的用途 1. **初始化实例属性**：最常见的是利用`__init__`方法初始化类的实例属性。 ```python class Box: def __init__(self, width, height, depth): self.width = width self.height = height self.depth = depth ``` 2. **执行必要的设置**：可以在`__init__`中执行一些初始化所需的额外操作。 ```python class BankAccount: def __init__(self, account_number, balance=0): self.account_number = account_number self.balance = balance print(f'Account {account_number} created.') ``` 3. **触发事件或操作**：例如记录日志或连接数据库等。 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) class Logger: def __init__(self, log_file): self.log_file = log_file logging.info(f'Logger initialized with file: {log_file}') ``` #### 五、`__init__`与`__new__`的区别 - **`__new__`**：负责创建并返回一个新的实例。它是类的一个静态方法，由解释器调用。 - **`__init__`**：负责初始化已创建的实例。它不是静态方法，而是实例方法，它在`__new__`方法返回新实例后自动调用。 ```python class MyClass: def __new__(cls, *args, **kwargs): instance = super(MyClass, cls).__new__(cls) return instance def __init__(self, value): self.value = value ``` #### 六、`__init__`方法的高级用法 1. **多重继承**：在多重继承情况下，确保正确地调用基类的`__init__`方法是非常重要的。 ```python class Base: def __init__(self, base_param): self.base_param = base_param class Derived(Base): def __init__(self, base_param, derived_param): super().__init__(base_param) # 调用基类的__init__方法 self.derived_param = derived_param ``` 2. **可选参数**：`__init__`方法可以接受可选参数，使初始化更加灵活。 ```python class Settings: def __init__(self, color='red', size='medium'): self.color = color self.size = size ``` #### 七、总结 `__init__`方法是Python面向对象编程中不可或缺的一部分，它为类的实例提供了必要的初始化操作。通过合理设计`__init__`方法，可以提高程序的可读性和可维护性。理解`__init__`方法的工作原理及其与其他方法的关系对于高效编程至关重要。

该错误通常是由于在做整数除法时，分子或分母被当作了浮点数而不是整数。在这段代码中，错误可能出现在这一行： ``` self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W/4, hidden_dim) ``` 其中的`num_filters*H*W/4`是一个整数表达式，但是由于`H`和`W`的类型是整数，而`num_filters`和`4`都是浮点数常量，因此整个表达式的结果也将是浮点数。这将导致`np.random.randn()`函数的参数不是整数，从而引发异常。为了解决这个问题，我们可以将表达式中的4改为4.0，或者使用整数除法运算符`//`，以确保表达式的结果是一个整数。例如，可以将上述代码改为： ``` self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W//4, hidden_dim) ``` 或者： ``` self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(int(num_filters*H*W/4), hidden_dim) ``` 这样就可以避免报错了。

阅读全文

相关推荐

python基础进阶1.6：面向对象之类，对象及__init__()，self相关用法讲解

基于freeRTOS和STM32F103x的手机远程控制浴室温度系统设计源码

LABVIEW程序实例-web写数据.zip

LABVIEW程序实例-前面板对象常用属性.zip

LABVIEW程序实例-通过全局变量发送数据.zip

最新推荐

基于freeRTOS和STM32F103x的手机远程控制浴室温度系统设计源码

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

管理建模和仿真的文件

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

修改代码，使其正确运行

Python机器学习基础入门与项目实践

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

Achilles-2 原始压缩包内容解密

python基础进阶1.6：面向对象之类，对象及init()，self相关用法讲解