其中super（）.__init__()是什么作用

时间: 2024-03-19 12:42:08 浏览: 114
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详解python的super()的作用和原理

super().__init__()的作用是调用父类Sprite的构造函数__init__()，以便正确地初始化子弹对象。在Python中，通过调用super()函数，可以获取到当前类的父类，并且可以使用父类的属性和方法，从而实现子类的继承。在这个例子中，Bullet类继承了Sprite类，用于管理多个子弹对象，因此需要调用父类的构造函数来初始化Sprite类中的一些属性。
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2. **data文件夹**：其中包含了一个名为init.rc的文件，这是一个启动脚本，负责在系统启动时执行特定的命令。例如，MoDaCo ROM的init.rc用于安装BusyBox。 3. **system文件夹**：这是自定义ROM的核心，包含了...

那super().__init__(n)可以写成super(Student,self).__init__(n)或者Person.__init__(self,n)吗。两者有什么区别？

super().__init__(n) 可以写成 super(Student,self).__init__(n)，两者是等价的。super() 函数返回一个代理对象，可以用来调用父类的方法。其中的 super(Student, self) 表示返回 Student 的父类，self ...

class ImageViewer(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self._scale_factor = 1.0 self._first_file_dialog = True self._image_label = QLabel() self._image_label.setBackgroundRole(QPalette.Base) self._image_label.setSizePolicy(QSizePolicy.Ignored, QSizePolicy.Ignored) self._image_label.setScaledContents(True) self._scroll_area = QScrollArea() self._scroll_area.setBackgroundRole(QPalette.Dark) self._scroll_area.setWidget(self._image_label) self._scroll_area.setVisible(False) self.setCentralWidget(self._scroll_area) self._create_actions() self.resize(QGuiApplication.primaryScreen().availableSize() * 3 / 5)

在 __init__ 方法中，它创建了一些私有变量用于缩放和文件对话框等操作，并创建了一个 QLabel 对象 _image_label 和一个 QScrollArea 对象 _scroll_area，用于显示和滚动图像。其中，_image_label 的背景角色设置为 ...

def __init__(self): super().__init__() self.init_pipeline() self.init_UI() return

这是一个Python类的初始化方法，其中调用了两个方法：init_pipeline()和init_UI()。这个类可能是实现了一个人工智能聊天机器人的功能，其中init_pipeline()方法用于初始化机器学习模型和相关的数据管道，而init_UI()...

super().__init__()和super(deblurNet,self).__init__()区别

super().__init__()和super(deblurNet,self).__init__()都是调用父类的构造函数，但是它们的实现方式略有不同。 super().__init__()是使用不带参数的super()函数来调用父类的构造函数，这种方式比较简洁，...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

其中，entity_vec 和 relation_vec 的权重矩阵使用正态分布进行初始化，而 concept_vec 的权重矩阵的前 n-1 列也使用正态分布进行初始化，最后一列使用均匀分布进行初始化。该模型还定义了一个 SGD 优化器用于训练...

class Employee: def __init__(self, name, id, salary): self.__name = name self.__id = id self.__salary = salary def showMessage(self): print("员工信息：") print("姓名：{}；id号：{}；薪金：{}元；".format(self.__name, self.__id, self.__salary))class SaleManager(Employee): def __init__(self, name, id, salary, salesRevenue, salesProfit): super().__init__(name, id, salary) self.__salesRevenue = salesRevenue self.__salesProfit = salesProfit def showMessage(self): super().showMessage() print("扩展信息：销售收入：{}元，销售利润：{}元。".format(self.__salesRevenue, self.__salesProfit))# 测试代码s = SaleManager("张三", 10001, 10000, 1000000, 100000)print("销售经理信息：")s.showMessage()

其中定义了一个 Employee 类和一个 SaleManager 类，SaleManager 类继承了 Employee 类，并在其基础上添加了两个属性：销售收入和销售利润。同时，SaleManager 类重写了 Employee 类的 showMessage 方法，在显示员工...

class Test1:#定义一个类 __id = 1#强制不能访问 name = "Tom" #类的变量 def __init__(self):#构造函数 self.sex = "nan"#实例的变量 print("执行Test1")#打印 def __get_id(self):#定义一个函数 print("get Test1 中的id: " + str(self.__id)) # def set_id(self, id): self.__id = id print("set Test1 中的id: " + str(self.__id)) class Test2: __id = 2 name = "Jack" def __get_id(self): print("get Test2 中的id: " + str(self.__id)) def set_id(self, id): self.__id = id print("set Test2 中的id: " + str(self.__id)) class TestSub(Test1, Test2): def __init__(self): pass s = TestSub() print(s.name) ## Tom s.set_id(3) ## set Test1 中的id: 3 print(s.sex) ## 会报错，AttributeError: 'TestSub' object has no attribute 'sex' class TestSub(Test1, Test2): def __init__(self): Test1.__init__(self) pass class TestSub(Test1, Test2): def __init__(self): super().__init__() pass class TestSub(Test1, Test2): def __init__(self): super().__init__() print("执行TestSub") pass class TestSub(Test1, Test2): def __init__(self): print("执行TestSub") super().__init__() pass class TestSub(Test1, Test2): def __init__(self): print("执行TestSub") super().__init__() self.sex = "nv" pass s = TestSub() print(s.sex) ## nv class TestSub(Test1): def get_id(self): print(super()._Test1__id) super()._Test1__get_id() s = TestSub() s.get_id()

这段代码定义了三个类 Test1、Test2 和 TestSub，其中 TestSub 继承自 Test1 和 Test2。...需要注意的是，在访问私有变量和私有方法时，需要使用类名._类名__变量名和类名._类名__方法名的方式进行访问。

可以详细说明一下super.__init__(**kwargs)吗？并多举几个例子

super().__init__(**kwargs)的作用是调用父类的初始化方法，并将**kwargs作为关键字参数传递给父类的初始化方法。这样做的好处是，即使父类的初始化方法发生了改变，我们也不需要修改子类的初始化方法。 举几个...

class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.init_ui() 如何设置窗口大小

super().__init__() # 初始化窗口大小 self.resize(width, height) # 或者使用 geometry 设置窗口位置和大小 self.geometry(x, y, width, height) # 初始化 UI self.init_ui() def init_ui(self): # ...

class Base(object): def __init__(self): print("enter Base") print("leave Base") class A(Base): def __init__(self): print("enter A") super().__init__() print("leave A") class B(Base): def __init__(self): print("enter B") super().__init__() print("leave B") class C(A, B): def __init__(self): print("enter C") super().__init__() print("leave C") c = C()

这是一个 Python 的多重继承示例，其中定义了 Base、A、B 和 C 四个类。Base 是一个基类，A 和 B 都继承自 Base，而 C 继承自 A 和 B 两个类。在 C 的构造函数中，通过 super() 调用了 A、B、Base 三个类的构造函数...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层...

def __init__(self): super().__init__()是什么意思

这段代码是一个Python类的构造函数（__init__()方法），它继承了父类的构造函数并调用了它。super()是一个内置函数，在这里它用于调用父类的构造函数。这意味着当一个新的对象被创建时，它会自动调用这个构造...

super().__init__()

super().__init__() 是在 Python 面向对象编程中，用于调用父类的构造函数。其中 super() 函数用于获取当前类的父类，然后调用其中的 __init__ 方法。

def __init__(self): super().__init__() self._initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect'), nn.InstanceNorm2d(32, affine=True), nn.ReLU(inplace=True), ) self._down_blocks = nn.Sequential( DownBlock(32, 64, kernel_size=3), DownBlock(64, 128, kernel_size=3), ) self._residual_blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(128, kernel_size=3) for _ in range(5)] ) self._up_blocks = nn.Sequential( UpBlock(128, 64, kernel_size=3), UpBlock(64, 32, kernel_size=3), ) self._final = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect') def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: x = self._initial(x) x = self._down_blocks(x) x = self._residual_blocks(x) x = self._up_blocks(x) x = self._final(x) x = torch.sigmoid(x) return x

其中包含了初始卷积层、下采样卷积层、残差块和上采样卷积层，以及最终的卷积层用于输出修复后的图像。在前向传播时，输入图像经过多层卷积和非线性变换后得到修复后的图像。最后通过 sigmoid 函数将像素值限制在 0~...

super(self).__init__()

这段代码是Python中使用超类（父类）中的方法来初始化子类的实例。其中，b是子类的一个实例，在初始化时使用super()函数调用父类的初始化方法__init__()，以便在子类中重用父类的一些属性和方法。

def __init__(self): super(self).__init__()

正确的用法应该是 super(ClassName, self).__init__()，其中 ClassName 是当前类的类名。例如： python class Main(Parent): def __init__(self): super(Main, self).__init__() 在这个例子中，Main...

class WarmupLinearLR(_LRScheduler): def __init__(self, optimizer, step_size, min_lr, peak_percentage=0.1, last_epoch=-1): self.step_size = step_size self.peak_step = peak_percentage * step_size self.min_lr = min_lr super(WarmupLinearLR, self).__init__(optimizer, last_epoch) def get_lr(self): ret = [] for tmp_min_lr, tmp_base_lr in zip(self.min_lr, self.base_lrs): if self._step_count <= self.peak_step: ret.append(tmp_min_lr + (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * self._step_count / self.peak_step) else: ret.append(tmp_min_lr + max(0, (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * (self.step_size - self._step_count) / (self.step_size - self.peak_step))) # print(self._step_count, self.step_size, ret) return ret这段代码什么意思

在 get_lr 方法中，它根据当前的训练步数（self._step_count）计算学习率。如果当前步数小于等于预热阶段的步数（self.peak_step），则学习率按照线性增长的方式计算。如果当前步数大于预热阶段的步数，则学习率按照...

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