解释 def __init__(self, *models)
时间: 2023-09-29 22:06:12 浏览: 73
这是一个 Python 类的初始化方法(也称为构造函数),用于创建类的实例。
`def __init__(self, *models)`的参数中,`self` 是一个必须的参数,指向类的实例自身,`*models` 是一个可变参数,可以接受任意数量的参数,这些参数将存储在元组中。
在这个初始化方法中,可以将这些参数赋值给类的属性,以便在类的其他方法中使用。例如,如果 `models` 是一个列表,可以将它赋值给类的属性 `self.models`,以便在其他方法中使用。
举个例子,假设有一个名为 `Car` 的类,其中 `__init__` 方法可以接受车的品牌和型号作为参数,代码如下:
```python
class Car:
def __init__(self, brand, model):
self.brand = brand
self.model = model
```
这个 `Car` 类的实例化过程如下:
```python
my_car = Car("Tesla", "Model S")
```
在这个例子中,`my_car` 是 `Car` 类的一个实例,其中 `brand` 属性为 `"Tesla"`,`model` 属性为 `"Model S"`。
相关问题
__models__语法解析
`__models__`是一个Python字典,用于存储模型名称和对应的模型类。它是一个特殊的Python变量,以`__`开头和结尾,表示它是一个Python保留变量,一般用于特殊用途。
字典是Python中的一种内置数据类型,用于存储键-值对。在`__models__`中,每个键-值对表示一个模型名称和对应的模型类。其中,键是一个字符串类型的模型名称,值是对应的模型类对象。这些模型类对象可以是任何Python类,只要它们实现了训练和推理的方法。
例如,如果我们要定义一个新的模型类`MyModel`,并将其添加到`__models__`中,我们可以这样做:
```python
class MyModel:
def __init__(self):
pass
def train(self):
pass
def predict(self):
pass
__models__ = {'my_model': MyModel}
```
这样,我们就可以在其他地方使用`__models__`字典中的`'my_model'`键来获取`MyModel`类,并进行实例化和调用。例如:
```python
model = __models__['my_model']()
model.train()
```
class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):
你可以使用`state_dict()`方法来返回当前模型的状态字典。状态字典是一个Python字典对象,其中包含模型的所有参数。在这个示例中,你可以通过以下方式实现`state_dict()`方法:
```python
def state_dict(self):
state_dict = {
'model': self.net.state_dict(),
}
return state_dict
```
在这个方法中,你创建了一个名为`state_dict`的字典对象,并将整个模型的状态字典存储在其中的一个键值对中,键为`'model'`。你可以使用`self.net.state_dict()`方法来获取`ResNet_101`模型内部的所有参数的状态字典。最后,你返回整个状态字典对象。