super(AlexNet, self).__init__()
时间: 2023-05-23 21:05:32 浏览: 53
A:这是一个调用父类(superclass)构造函数的语句。在这个例子中,它调用了 AlexNet 神经网络模型的父类构造函数来初始化模型。这个语句使用了 Python 中的 super() 函数,它可以让当前类继承父类的属性和方法,并且允许在子类中调用父类的方法。
相关问题
def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False): super(AlexNet, self).__init__()
这段代码是什么意思?
这段代码是AlexNet神经网络模型的初始化函数,其中num_classes表示最终输出的类别数,init_weights表示是否要对模型的权重进行初始化。super(AlexNet, self).__init__()表示调用父类的初始化函数,即nn.Module的初始化函数。
解释这段代码:class Alexnet(nn.Module): def __init__(self, out_size=10): super(Alexnet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
这是一个使用PyTorch实现的AlexNet的定义。具体解释如下:
1. `class Alexnet(nn.Module):` - 定义一个名为AlexNet的类,该类继承自`nn.Module`。
2. `def __init__(self, out_size=10):` - 定义该类的构造函数,其中`out_size`是输出大小的参数,其默认值为10。
3. `super(Alexnet, self).__init__():` - 继承父类的构造函数。
4. `self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)` - 定义一个名为`conv1`的卷积层,输入通道数为1,输出通道数为16 ,卷积核大小为$5 \times 5$,卷积步长为1, padding 大小为2。
5. `self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)` - 定义一个名为`bn1`的批归一化层,将`conv1`的输出作为输入,通道数为16。
综上,这段代码定义了一个AlexNet模型,其中包括一个卷积层和一个批归一化层。这些层的参数都将在模型训练过程中进行更新。