首页def__init__(self,*args,**kwarags):super().__init__(*args,**kwargs)

definit(self,*args,**kwarags):super().init(*args,**kwargs)

时间: 2023-06-10 22:03:02 浏览: 163

python类中super()和__init__()的区别

单继承时super()和__init__()实现的功能是类似的 class Base(object): def __init__(self): print 'Base create' class childA(Base): def __init__(self): print 'creat A ', Base.__init__(self) class childB(Base): def __init__(self): print 'creat B ', super(childB, self).__init__() base = Base() a = childA() b = childB()

这看起来像是一个Python类的构造函数。它初始化一个对象的属性，并且通过调用父类的构造函数来完成这个过程。具体来说，它使用了*args和**kwargs参数，这样所有的参数都可以传递给父类的构造函数，这为对象的属性赋值提供了更大的灵活性。

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python函数参数*args**kwargs用法实例

复制代码代码如下:#coding=utf8__author__ = ‘Administrator’ # 当函数的参数不确定时，可以使用*args和**kwargs。*args没有key值，**kwargs有key值 def fun_var_args(farg, *args): print ‘args:’, farg for value in args: print ‘another arg:’,value # *args可以当作可容纳多个变量组成的list或tuplefun_var_args(1, ‘two’, 3, None) #args: 1#another a

Python *args和**kwargs用法实例解析

主要介绍了Python *args和**kwargs用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

class AttrDict(dict): def init(self, *args, **kwargs): super(AttrDict, self).init(*args, **kwargs) self.dict = self

这是一个 Python 类的定义，它继承了内置的 dict 类。该类的作用是将字典转化为属性访问的形式。在初始化时，它会调用父类的构造函数，然后将自己的 __dict__ 属性设置为自己，这样就可以使用属性访问来访问字典...

请解释以下代码：class Runner(QRunnable): def init(self, func, *args, **kwargs): super().init() self.func = func self.args = args self.kwargs = kwargs def run(self): print('任务开始', self.args) try: self.func(self.args, **self.kwargs) except Exception as e: print(e) traceback.print_exc() finally: print('任务结束', *self.args)

该类有一个构造函数 __init__()，它接受一个函数 func 和任意个数的位置参数 args 和关键字参数 kwargs。在构造函数中，首先调用了父类 QRunnable 的构造函数，以确保该类可以被正确初始化。然后将传入的参数保存到...

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)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到...此外，该模型还包含一个 self.D 参数，用于传入数据集。

class MyClass: def new(cls, *args, **kwargs): instance = super.new(cls) return instance def init(self, *args, **kwargs): pass这串数据有什么问题？

这段代码在 MyClass 类的 __new__ 方法中使用了 super，但是没有... def __init__(self, *args, **kwargs): pass 这样，MyClass 的 __new__ 方法就会正确地调用其父类的 __new__ 方法，并返回实例对象。

class IdentityFirstStage(torch.nn.Module): def init(self, *args, vq_interface=False, **kwargs): self.vq_interface = vq_interface # TODO: Should be true by default but check to not break older stuff super().init() def encode(self, x, *args, **kwargs): return x def decode(self, x, *args, **kwargs): return x def quantize(self, x, *args, **kwargs): if self.vq_interface: return x, None, [None, None, None] return x def forward(self, x, *args, **kwargs): return 解析

- __init__方法中，vq_interface是一个布尔型参数，用于控制是否启用量化接口。除此之外，该方法继承了父类的初始化方法。 - encode方法接收输入数据x，并返回编码后的数据，但在这个实现中，该方法只是简单...

解释代码：class Reshape(nn.Module): def init(self, *args): super(Reshape, self).init() self.shape = args def forward(self, x): return x.view((x.size(0),) + self.shape)

同时，使用 self.shape 存储传入构造函数的参数 args，以便在前向传播函数中使用。在前向传播函数 forward 中，调用了 x.view() 方法来对输入张量进行形状重塑操作。x.size(0) 表示输入张量的批量大小，而 self....

class MyClass: def new(cls, *args, **kwargs): instance = super().new(cls) return instance def init(self, *args, **kwargs): pass obj = MyClass()这组代码有问题吗？

这组代码没有问题，它定义了一个 MyClass 类，并且创建了 ...另外，需要确保 MyClass 的父类中有 __new__ 方法的实现，否则 super().__new__(cls) 将会调用 object 类的 __new__ 方法，这可能会导致一些问题。

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, )

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_...

class Residual(nn.Module): def init(self, fn): super().init() self.fn = fn def forward(self, x, *args, **kwargs): return self.fn(x, *args, **kwargs) + x

这是一个使用PyTorch库...它有一个构造函数__init__，这个函数接受一个参数fn，并将它赋值给self.fn。这个类还有一个forward函数，它接受输入x和其他可选的参数args和kwargs，并将它们传递给fn函数，然后返回fn的结果。

class MetaLinear(MetaModule): def init(self, *args, **kwargs): super().init() ignore = nn.Linear(*args, **kwargs) self.register_buffer('weight', to_var(ignore.weight.data, requires_grad=True)) self.register_buffer('bias', to_var(ignore.bias.data, requires_grad=True)) def forward(self, x): return F.linear(x, self.weight, self.bias) def named_leaves(self): return [('weight', self.weight), ('bias', self.bias)]

MetaLinear 类具有一个构造函数和一个前向函数，它们分别被定义为 __init__ 和 forward。构造函数接受任意数量的位置参数和关键字参数，并使用它们来创建一个 nn.Linear 对象。然后，它使用 register_buffer 方法将...

class PlaceholderEntry(Entry): def init(self, master=None, placeholder="请输入内容...", color='grey'): super().init(master) self.placeholder = placeholder self.placeholder_color = color self.default_fg_color = self['fg'] self.bind("<FocusIn>", self.focus_in) self.bind("<FocusOut>", self.focus_out) self.delete(0, END) self.insert(0, self.placeholder) def focus_in(self, args): if self['fg'] == self.placeholder_color: self.delete(0, END) self['fg'] = self.default_fg_color def focus_out(self, args): if not self.get(): self.insert(0, self.placeholder) self['fg'] = self.placeholder_color

- __init__ 方法：初始化类的实例，设置占位符文本和颜色，并绑定焦点事件。 - focus_in 方法：当文本框获得焦点时，删除占位符文本并恢复原本的文本颜色。 - focus_out 方法：当文本框失去焦点时，如果文本框...

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