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时间: 2024-06-05 11:08:47 浏览: 158

第十一天 04魔法方法【千锋Python人工智能学院】1

在Python编程中，魔法方法（Magic Methods）是类中具有特殊功能的方法，它们的名字以两个下划线开头和结尾，例如`__init__`、`__del__`和`__str__`等。这些方法在特定场景下会被Python解释器自动调用，以实现特定的行为。 1. `__init__`方法：这个方法在创建对象时自动调用，用于初始化对象的属性。在示例中，`Cat`类的`__init__`方法接受一个参数`name`，并将其赋值给`self.name`。创建`Cat`对象时，必须提供`name`参数，否则会引发TypeError。`self`参数在类内部表示当前对象，Python解释器会自动将新创建的对象引用传递给`self`。 2. 对象属性与方法：每个对象都有自己的属性存储空间，这意味着即使有多个对象，它们的属性也是独立的。而方法是所有对象共享的，它们只占用一份内存空间。当我们调用方法时，通过`self`来确定是哪个对象在调用该方法。 3. `__del__`方法：当对象不再被引用，即将被垃圾回收时，Python解释器会调用`__del__`方法。在`Student`类中，`__del__`方法会在对象销毁前被调用，通常用来执行清理工作。 4. `__str__`方法：此方法用于返回对象的可打印描述。当使用`print()`函数打印对象时，实际上是调用了对象的`__str__`方法。默认情况下，它会打印类名和对象的内存地址。如果需要自定义输出格式，可以重写`__str__`方法，如`Person`类所示。在`Student`类的例子中，如果要显示对象的所有属性，可以重写`__str__`方法，如下： ```python class Student: def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score def __str__(self): return f"Name: {self.name}, Score: {self.score}" student1 = Student('Alice', 90) print(student1) # 输出 "Name: Alice, Score: 90" ``` 这样，当我们打印`student1`对象时，就会得到一个包含`name`和`score`属性的字符串描述。总结来说，魔法方法在Python中扮演着关键角色，它们提供了类和对象的默认行为，如初始化、销毁和打印等。开发者可以通过重写这些方法来定制类的行为，以满足特定的需求。在实际编程中，理解和运用这些魔法方法能够提高代码的可读性和可维护性。

这个错误通常是由于在使用 PyTorch 的神经网络模块时，输入的参数类型不正确导致的。在这个错误信息中，提示说第一个参数应该是一个 Tensor 类型的变量，但是实际传入的是一个内置函数或方法的对象。解决这个问题的方法，需要检查代码中涉及到的输入参数类型是否正确，并且需要确认是否正确地引入了相关的 PyTorch 模块。你可以检查以下几点： 1. 确认使用的 PyTorch 版本是否正确。不同版本的 PyTorch 在使用方法和函数参数上可能会有所不同。 2. 确认输入参数的类型是否正确。例如，如果使用的是线性层（linear layer），则输入参数应该是一个 Tensor 类型的变量，而不是其他类型的数据。 3. 确认是否正确地引入了相关的 PyTorch 模块。例如，在使用线性层时，需要正确引入 torch.nn 模块。希望这些方法能够帮助你解决这个问题。

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TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not builtin_function_or_method

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TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

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TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray 如何解决

TypeError: float() argument must be a string or a real number, not 'builtin_function_or_method'

return F.linear(input, self.weight, self.bias) TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str

return F.linear(input, self.weight, self.bias) TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'builtin_function_or_method'

TypeError: list indices must be integers or slices, not builtin_function_or_method

TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

TypeError: cos(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not float

TypeError: matmul(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

TypeError: relu(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not list

TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Linear

理解Python的input()函数：从入门到进阶

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