class C3Ghost(C3): # C3 module with GhostBottleneck() def init(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().init(c1, c2, n, shortcut, g, e) c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.m = nn.Sequential(*(GhostBottleneck(c_, c_) for _ in range(n)))

时间: 2023-06-18 16:03:57 浏览: 431

python基础进阶1.6：面向对象之类，对象及__init__()，self相关用法讲解

在Python编程语言中，面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）是一种重要的编程范式，它基于“对象”的概念，将数据和操作数据的方法封装在一起。在本节"Python基础进阶1.6"中，我们将深入探讨类、对象以及`__init__()`和`self`这两个关键概念。 **类**是面向对象编程的核心，它是创建对象的蓝图或模板。在Python中，我们通过定义一个类来描述一类事物的共同特征和行为。类的定义通常使用关键字`class`开始，后跟类名，类名通常首字母大写，遵循驼峰命名法。例如： ```python class ClassName: # 类的属性 attribute = value # 类的方法 def method_name(self, parameters): # 方法体 ``` 在类中，**对象**是类的具体实例。当我们创建一个类的实例时，就创建了一个对象。对象拥有类定义的属性和方法，可以用来表示和操作特定的数据。创建对象通常使用类名后跟括号`()`，如下所示： ```python my_object = ClassName() ``` 接下来，我们来讨论`__init__()`方法。这是Python中的构造函数，用于初始化新创建的对象。当创建一个对象时，`__init__()`方法会被自动调用，我们可以在这里设置对象的初始状态或执行必要的设置。`__init__()`方法的第一个参数总是`self`，它是一个指向当前对象的引用，通过`self`我们可以访问和修改对象的属性。例如： ```python class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age peter = Person('Peter', 25) ``` 在这个例子中，`peter`是`Person`类的一个对象，它的`name`属性被设置为'Peter'，`age`属性为25。 `self`是一个非常重要的关键字，它在类的方法定义中使用，始终作为第一个参数。`self`不是一个特殊的关键字，而是约定俗成的命名，用来指代调用该方法的对象。通过`self`，我们可以访问和修改对象的属性，或者调用对象的其他方法。例如： ```python class Person: def say_hello(self): print(f'Hello, my name is {self.name}.') peter.say_hello() # 输出: Hello, my name is Peter. ``` 在面向对象编程中，`self`使得我们可以将方法与对象关联起来，让方法操作特定对象的数据。`self`允许我们在不指定具体对象的情况下调用方法，因为方法会自动绑定到调用它的对象上。总结一下，Python的面向对象编程通过类和对象来组织代码，`__init__()`方法用于初始化对象，而`self`关键字则作为对象的引用，让我们能够访问和操作对象的属性及方法。掌握这些概念对于理解和编写复杂的Python程序至关重要。在实际应用中，面向对象编程可以帮助我们更好地组织代码，实现代码的复用，提高程序的可读性和维护性。

这段代码定义了一个名为C3Ghost的类，它继承了C3类。C3Ghost类在C3模块基础上增加了GhostBottleneck操作。GhostBottleneck是一个轻量级的卷积块，该类的实例化过程在C3Ghost的构造函数中进行。其中，n表示GhostBottleneck的数量，g表示分组卷积的数量，e表示GhostBottleneck中隐藏层的通道数相对于输入通道数的比例。该类的作用是在深度学习神经网络中提供一种轻量级的卷积块，以便在计算资源较少的情况下提高模型的计算效率。

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class C3Ghost(C3): # C3 module with GhostBottleneck() def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e) c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.m = nn.Sequential(*(GhostBottleneck(c_, c_) for _ in range(n)))

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