def __init__(self,n_steps,num_units=128): super(MLPDiffusion,self).__init__() self.linears = nn.ModuleList( [ nn.Linear(2,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,2), ] ) self.step_embeddings = nn.ModuleList( [ nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), ] )代码的解释】
时间: 2024-02-15 08:27:55 浏览: 21
这段代码定义了一个名为MLPDiffusion的类,它继承自PyTorch的nn.Module类。该类包含了三个成员变量:linears、step_embeddings和n_steps。其中,linears是一个包含四个线性层和三个ReLU激活函数的神经网络模型,用于对输入进行多层线性变换和非线性变换。step_embeddings是三个Embedding层,用于将输入的时间步编码为向量表示。n_steps是一个整数,表示输入序列的时间步数。
在MLPDiffusion类的初始化函数__init__中,首先调用了父类nn.Module的初始化函数。然后使用nn.ModuleList创建了linears和step_embeddings两个ModuleList。其中,linears包含四个线性层和三个ReLU激活函数,step_embeddings包含三个Embedding层。利用Embedding层可以将时间步的整数编码为向量表示,这里Embedding层的输出向量维度与线性层的输出向量维度相同。在这个模型中,每个Embedding层的向量维度为num_units。最后,将输入序列的时间步数n_steps作为类的成员变量。
相关问题
def __init__(self): super(self).__init__()
这段代码中的 `super(self).__init__()` 是错误的用法。在调用 `super()` 函数时,第一个参数应该是当前类的类名,而不是实例对象 `self`。
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` 类继承自 `Parent` 类,并在其构造函数中调用了父类的构造函数。通过调用 `super(Main, self).__init__()`,`Main` 类可以继承父类的属性和方法,并在其自己的构造函数中添加自己的属性和方法。
需要注意的是,Python 3 中的 `super()` 函数可以省略第一个参数,如果省略了第一个参数,Python 会自动根据当前类和实例对象来确定要调用的父类。例如:
```python
class Main(Parent):
def __init__(self):
super().__init__()
```
在这个例子中,我们省略了第一个参数,Python 会自动根据 `Main` 类和实例对象来确定要调用的父类。
def __init__(self, M_Num, N_Num): self.M = M_Num self.N = N_Num
这是一个类的初始化函数 `__init__`,它受两个参数 `M_Num` 和 `N_Num`。在函数内部,`self.M` 和 `self.N` 是类的成员变量,它们分别被赋值为传入的 `M_Num` 和 `N_Num`。这样,类的其他方法可以通过 `self.M` 和 `self.N` 来访问和使用这两个变量。