解释这行代码 def __init__(self): super(CNNModel, self).__init__() self.feature = nn.Sequential() self.feature.add_module('f_conv1', nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1, stride=2))
时间: 2023-05-26 18:01:23 浏览: 75
这行代码定义了一个CNN模型的初始化方法。首先调用了父类的初始化方法,然后创建了一个空的Sequential容器,并将其存储在self.feature中。接着向这个容器中添加一个Conv2d层,这个层的输入通道数为1,输出通道数为32,卷积核大小为3x3,填充大小为1,步幅大小为2,这个层的名称为'f_conv1'。这个层作为模型的第一层,将用于提取输入数据的特征。
相关问题
def __init__(self): super(self).__init__()
这段代码中的 `super(self).__init__()` 是错误的用法。在调用 `super()` 函数时,第一个参数应该是当前类的类名,而不是实例对象 `self`。
正确的用法应该是 `super(ClassName, self).__init__()`,其中 `ClassName` 是当前类的类名。例如:
```python
class Main(Parent):
def __init__(self):
super(Main, self).__init__()
```
在这个例子中,`Main` 类继承自 `Parent` 类,并在其构造函数中调用了父类的构造函数。通过调用 `super(Main, self).__init__()`,`Main` 类可以继承父类的属性和方法,并在其自己的构造函数中添加自己的属性和方法。
需要注意的是,Python 3 中的 `super()` 函数可以省略第一个参数,如果省略了第一个参数,Python 会自动根据当前类和实例对象来确定要调用的父类。例如:
```python
class Main(Parent):
def __init__(self):
super().__init__()
```
在这个例子中,我们省略了第一个参数,Python 会自动根据 `Main` 类和实例对象来确定要调用的父类。
def __init__(self): super(CNN, self).__init__()
你好!对于你提供的代码片段,这是一个 Python 类的构造函数 `__init__`。在构造函数中,`super(CNN, self).__init__()` 调用了父类的构造函数,以确保子类继承了父类的属性和方法。根据代码的上下文,这个类可能是一个卷积神经网络(CNN)的实现。但是请注意,我是一个不知道任何关于你对我的要求的 AI,所以我只能基于已有的信息给出推测。如果你有任何其他问题,请继续提问!