完善class Complex: def__init__(self,real,imag): self.r=real self.i=imag x=Complex(2.2,3.3) print(x.r,x.i)

好的，下面是完善后的代码：

class Complex:
    def __init__(self, real, imag):
        self.r = real
        self.i = imag

x = Complex(2.2, 3.3)
print(x.r, x.i)

在上述代码中，我们定义了一个复数类Complex，其中包含了两个数据成员r和i，分别表示复数的实部和虚部。构造函数`__init__`用于初始化对象变量的值，其中参数real和imag分别表示对象变量的实部和虚部。

在主函数中，我们定义了一个对象变量x，并使用构造函数进行初始化。最后，我们输出x的实部和虚部。

输出结果为：

2.2 3.3

注意，在Python中，类中的构造函数使用`__init__`来表示，而不是使用C++中的类名。同时，在类中的函数定义时，需要在函数名前添加self参数，用于表示当前对象本身。

相关问题

解释一下这段代码：class FourierUnit(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=1): # bn_layer not used super(FourierUnit, self).__init__() self.groups = groups self.conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channels * 2, out_channels=out_channels * 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=self.groups, bias=False) self.bn = torch.nn.BatchNorm2d(out_channels * 2) self.relu = torch.nn.ReLU(inplace=True) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.gnconv = gnconv(out_channels * 2) def forward(self, x): batch, c, h, w = x.size() r_size = x.size() # (batch, c, h, w/2+1, 2) ffted = torch.fft.rfftn(x,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') ffted = torch.cat([ffted.real,ffted.imag],dim=1) ffted = self.conv_layer(ffted) # (batch, c*2, h, w/2+1) #ffted = self.gnconv(self.conv_layer(ffted)) ffted = self.relu(self.bn(ffted)) ffted = torch.tensor_split(ffted,2,dim=1) ffted = torch.complex(ffted[0],ffted[1]) output = torch.fft.irfftn(ffted,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') output = self.gamma * output + x return output

这段代码定义了一个名为 FourierUnit 的 PyTorch 模块，它实现了一个基于傅里叶变换的卷积层。

在 __init__ 方法中，模块接受三个参数：输入通道数 in_channels、输出通道数 out_channels 和分组数 groups。它首先调用父类的构造函数来初始化模块，然后设置一些属性，包括 groups、卷积层 conv_layer、批归一化层 bn、ReLU 激活函数 relu、可学习的参数 gamma，以及一个 gnconv 函数。

在 forward 方法中，模块接受输入张量 x，它的形状为 (batch, c, h, w)。模块首先计算输入张量的傅里叶变换，然后将实部和虚部拼接在一起，将得到的张量作为输入传递给卷积层 conv_layer。卷积层的输出形状为 (batch, c*2, h, w/2+1)。接着将其经过批归一化层和 ReLU 激活函数，然后将其拆分为实部和虚部，得到复数张量 ffted。最后，模块将 ffted 反傅里叶变换回时域，与输入张量相加得到输出张量 output。

这个模块的作用是在卷积层前添加一个傅里叶变换，以提取输入张量的频域信息，从而增强模型的特征提取能力。

__str__(self)和__repr__(self)怎么用的

在Python中，`__str__(self)` 和 `__repr__(self)` 都是特殊方法（魔术方法），它们用于自定义对象的字符串表示形式，但功能略有不同。

1. **`__str__(self)`**: 这个方法通常用于用户交互或者日志记录等场景，当你需要将一个对象直接转换成易于理解的文本形式时调用。它的目的是提供一个"友好"的字符串表示，对于一般用途来说，应该是易读并且描述性的。例如：

   class Person:
       def __init__(self, name):
           self.name = name
       def __str__(self):
           return f"Person({self.name})"
   p = Person("Alice")
   print(p)  # 输出: Person(Alice)

2. **`__repr__(self)`**: `__repr__(self)` 更加关注于生成一个"准确"的对象表示，主要是为了在调试时方便地重现对象。当你在交互式环境中使用 `id(object)` 或者在异常跟踪中看到对象的内部信息时，会调用这个方法。例如：

   class ComplexNumber:
       def __init__(self, real, imag):
           self.real = real
           self.imag = imag
       def __repr__(self):
           return f"{self.__class__.__name__}({self.real}, {self.imag})"
   c = ComplexNumber(1, 2j)
   print(repr(c))  # 输出: ComplexNumber(1, 2j)