@staticmethod def calc_generator_moments_loss(y_true, y_pred): y_true_mean, y_true_var = nn.moments(x=y_true, axes=[0]) y_pred_mean, y_pred_var = nn.moments(x=y_pred, axes=[0]) g_loss_mean = reduce_mean(abs(y_true_mean - y_pred_mean)) g_loss_var = reduce_mean(abs(sqrt(y_true_var + 1e-6) - sqrt(y_pred_var + 1e-6))) return g_loss_mean + g_loss_var

时间: 2024-04-11 15:30:31 浏览: 88

实例解析Python中的__new__特殊方法

### 实例解析Python中的`__new__`特殊方法 #### `__new__`方法概述在深入探讨`__new__`方法之前，我们先来理解一下它的基本概念。`__new__`方法在Python中是一种特殊的类方法，主要用于创建一个类的新实例。简单来说，当我们试图通过`ClassName()`这种方式来创建一个对象时，实际上是调用了类的`__new__`方法。 #### `__new__`与`__init__`方法的区别 - **`__new__`**：负责创建并返回一个新的实例对象。这是一个类级别的方法，也就是说它属于类本身而不是实例。当一个类被实例化时，`__new__`方法会被自动调用，并且它必须返回一个对象。如果`__new__`不返回任何对象，则不会调用`__init__`。 - **`__init__`**：初始化这个新创建的实例。它是一个实例级别的方法，意味着它作用于已经创建好的实例上。`__init__`方法会在`__new__`方法返回一个实例后被调用，用于设置初始状态或执行其他初始化操作。 #### `__new__`方法的特性 1. **调用时机**：`__new__`方法在类实例化时被调用，也就是在`__init__`方法之前。 2. **静态方法性质**：即使没有显式地使用`@staticmethod`装饰器，`__new__`方法也总是作为类的静态方法存在。 3. **返回值**：`__new__`方法必须返回一个实例对象。如果没有返回任何值，Python解释器将会抛出异常。 4. **参数**：`__new__`的第一个参数总是类本身(`cls`)，后面可以跟任意数量的位置参数和关键字参数。 #### 示例分析考虑以下示例代码： ```python class Person(object): """SillyPerson""" def __new__(cls, name, age): print('__new__ called.') return super(Person, cls).__new__(cls) def __init__(self, name, age): print('__init__ called.') self.name = name self.age = age def __str__(self): return '<Person: %s(%s)>' % (self.name, self.age) if __name__ == '__main__': piglei = Person('piglei', 24) print(piglei) ``` 在这个例子中，我们定义了一个名为`Person`的类，其中包含`__new__`和`__init__`方法。当执行`piglei = Person('piglei', 24)`时，首先调用的是`__new__`方法，该方法打印出`__new__ called.`，然后通过`super(Person, cls).__new__(cls)`返回一个新的`Person`实例。接着，`__init__`方法被调用，打印出`__init__ called.`，并设置实例的`name`和`age`属性。 #### `__new__`方法的应用场景尽管`__new__`方法在大多数情况下不需要重写，但在某些特定情况下它非常有用，例如： 1. **单例模式**：确保类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 2. **资源管理**：在创建实例之前或之后执行一些资源分配或释放工作。 3. **元编程**：改变实例创建的行为，如动态地选择基类或其他实例类型。 #### 结论通过对`__new__`方法的深入了解和应用实践，我们可以更灵活地控制Python中的类实例化过程。这不仅有助于提高代码的质量，还能更好地满足复杂的程序设计需求。当然，对于大多数日常开发任务而言，正确理解和使用`__init__`就足够了，但掌握`__new__`方法可以让你成为更加全面的Python开发者。

这是一个计算生成器损失的函数。该函数接受两个输入，`y_true` `y_pred`，分别表示真实样本和生成样本。首先，使用 `nn.moments` 函数计算真实样本和生成样本的均值和方差。其中 `axes=[0]` 表示在第0个维度（通常是样本维度）上进行计算。接下来，通过计算真实样本均值和生成样本均值之间的绝对差的平均值，得到 `g_loss_mean`。然后，通过计算真实样本方差加上一个小的常数 `1e-6` 的平方根与生成样本方差加上同样的常数的平方根之间的绝对差的平均值，得到 `g_loss_var`。最后，将 `g_loss_mean` 和 `g_loss_var` 相加，得到最终的生成器损失值。请注意，该代码片段中的 `reduce_mean` 函数可能是用于计算张量的平均值的函数。

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