super(Net, self).__init__()啥意思

时间: 2023-11-27 18:05:04 浏览: 48
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Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法

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`super(Net, self).__init__()`是 Python 中用于调用父类构造函数的一种方法。在这个例子中，`Net` 是一个子类，它继承了父类的一些属性和方法。当我们在子类中定义自己的 `__init__` 方法时，我们可以使用 `super` 函数来调用父类的 `__init__` 方法，以确保子类中继承的属性和方法得到正确的初始化。在这个例子中，`super(Net, self)` 表示调用 `Net` 类的父类的构造函数，并将 `self` 作为参数传递给它，以便在父类中正确地初始化 `self`。
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python类中super()和__init__()的区别

如果在 ChildA 中使用 Base.__init__(self) 而不是 super(ChildA, self).__init__()，那么 ChildB 的 __init__() 将被跳过。 总结一下，__init__() 是一个初始化方法，而 super() 是一个函数，用于在...
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Python中的__init__作用是什么

super().__init__(base_param) # 调用基类的__init__方法 self.derived_param = derived_param 2. **可选参数**：__init__方法可以接受可选参数，使初始化更加灵活。 python class Settings: def __...

def __init__(self, adj, num_gru_units: int, output_dim: int, bias: float = 0.0): super(TGCNGraphConvolution, self).__init__() self._num_gru_units = num_gru_units self._output_dim = output_dim self._bias_init_value = bias self.register_buffer( "laplacian", calculate_laplacian_with_self_loop(torch.FloatTensor(adj)) ) self.weights = nn.Parameter( torch.FloatTensor(self._num_gru_units + 1, self._output_dim) ) self.biases = nn.Parameter(torch.FloatTensor(self._output_dim)) self.reset_parameters()

ChitGPT无法回答您的问题，因为这是一段Python代码，它是用于创建TGCNGraphConvolution类的构造函数。该类用于执行图卷积并生成输出。如果您需要更多关于这段代码的解释，建议您查看相关文献或咨询开发人员。

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()

这是一段 Python 代码，它展示了一个简单的面向对象编程的例子。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。...

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()...

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。

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。...

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。

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'saved_color_photos'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) # 启动 ImageThread self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None # 添加这行代码 self.init_ui() # ... 当然，这只是一种暂时的解决方法，你还需要找出程序中出现的其他问题并加以修复。

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self, file_path): super().__init__() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model) class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def __init__(self, data): super().__init__() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1] if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

super().__init__() self.df = None # 初始值为 None self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle("Excel Viewer") ...

def __init__(self, probe_interval=2000, accuracy_delta=0.001, reduction_factor=0.75, min_lr=1e-5): super().__init__() self.probe_interval = probe_interval self.accuracy_delta = accuracy_delta self.reduction_factor = reduction_factor self.min_lr = min_lr self.batch_num = 0 self.last_accuracy = 0.0

这是一个 Python 类的初始化函数，其中包含了一些参数的设置，如 probe_interval、accuracy_delta、reduction_factor 和 min_lr 等。这些参数可以用来控制学习率的调整，以提高模型的准确性。同时，该函数还初始化了...

class YSortCameraGroup(pygame.sprite.Group): def __init__(self): super().__init__() self.display_surface = pygame.display.get_surface() self.half_width = self.display_surface.get_size()[0] // 2 self.half_height = self.display_surface.get_size()[1] // 2 self.offset = pygame.math.Vector2() self.floor_surf = pygame.image.load('../graphics/tilemap/ground.png').convert() self.floor_rect = self.floor_surf.get_rect(topleft = (0,0))

super().__init__() # 获取当前显示窗口 self.display_surface = pygame.display.get_surface() # 计算窗口宽度和高度的一半 self.half_width = self.display_surface.get_size()[0] // 2 self.half_height = ...

def __init__(self, df, mode='training', negs = 99): super().__init__() self.df = df self.mode = mode self.book_nums = max(df['item_id'])+1 self.user_nums = max(df['user_id'])+1 self._init_dataset()

这段代码是一个类的初始化函数，它接受三个参数：一个数据框 df，一个模式 mode（默认为 'training'），一个负样本数量 negs（默认为 99）...该函数还调用了一个名为 _init_dataset() 的私有函数，用于初始化数据集。

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super(B, self).__init__() 是在子类 B 的构造函数中调用其父类 A 的构造函数。它的作用和 super().__init__() 相同，但是在多重继承的情况下，可以指定要调用哪个父类的构造函数。 需要注意的是，调用父类的构造...

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？

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class ShowFaceFrame(tk.Frame): def __init__(self, root): super().__init__(root) self.table_view = tk.Frame() self.table_view.pack() self.create_page()

这是一个继承了 tk.Frame 的类 ShowFaceFrame，在初始化方法中创建了一个名为 table_view 的 tk.Frame 对象，并将其打包（pack）到当前 ShowFaceFrame 的实例上。接着调用 create_page 方法来创建页面。...

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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。