super(DNN,self)._init_()什么意思
时间: 2024-06-03 22:12:17 浏览: 21
`super(DNN, self).__init__()` 是Python中用于调用父类构造函数的一种方式。在这个语句中,`DNN`是当前类的名称,`self`是当前对象的引用。通过调用`super(DNN, self)`,我们可以访问`DNN`的父类,并调用其`__init__()`方法。这个语句的作用是在子类中调用父类的构造函数,以确保父类中的所有初始化代码也被执行。
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详细解释一下以下这段代码:class DnnNework(nn.Module): def __init__(self, feature_columns, hidden_units, n_output,dnn_dropout=0.): super(DnnNework, self).__init__() self.sparse_feature_cols = feature_columns # embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(i): nn.Embedding(num_embeddings=feat['feat_num'], embedding_dim=feat['embed_dim']) for i, feat in enumerate(self.sparse_feature_cols) }) hidden_units.insert(0, len(self.sparse_feature_cols)*self.sparse_feature_cols[0]['embed_dim']) hidden_units.append(n_output) self.dnn_network = Dnn(hidden_units) def forward(self, x): sparse_inputs = x sparse_inputs = sparse_inputs.long() sparse_embeds = [self.embed_layers['embed_'+str(i)](sparse_inputs[:, i]) for i in range(sparse_inputs.shape[1])] sparse_embeds = torch.cat(sparse_embeds, axis=-1) dnn_input = sparse_embeds deep_out = self.dnn_network(dnn_input) deep_out = F.softmax(deep_out,dim=-1) return deep_out
这段代码定义了一个名为 DnnNetwork 的神经网络类,该类继承自 nn.Module 类。其构造函数有四个参数:feature_columns 表示特征列,hidden_units 表示隐藏层单元数,n_output 表示输出层单位数,dnn_dropout 表示 DNN 网络的 dropout 概率。
在构造函数中,首先调用父类 nn.Module 的构造函数。然后初始化 sparse_feature_cols 为传入的 feature_columns。接着,使用 nn.ModuleDict 类型的 embed_layers 成员变量来定义每个离散特征的 embedding 层。其中,num_embeddings 表示该特征的取值个数,embedding_dim 表示 embedding 的维度。这里使用了一个列表解析式来生成所有的 embedding 层。
接下来,将每个 embedding 的输出拼接成一个向量,作为 DNN 网络的输入。在 forward 函数中,将输入 x 中的每个离散特征的取值通过相应的 embedding 层得到其 embedding 向量,并将这些 embedding 向量拼接成一个向量作为 DNN 网络的输入。然后,将 DNN 网络的输出进行 softmax 归一化,作为最终的输出。
如何用pytorch写DNN网络和CNN以及MLP网络
对于如何用pytorch写DNN网络和CNN以及MLP网络,我可以给您提供一些基本的代码示例:
DNN网络:
```python
import torch.nn as nn
class DNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(DNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
```
CNN网络:
```python
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self, input_channels, output_channels, kernel_size):
super(CNN, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(input_channels, output_channels, kernel_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
def forward(self, x):
out = self.conv(x)
out = self.relu(out)
out = self.pool(out)
return out
```
MLP网络:
```python
import torch.nn as nn
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MLP, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
```
以上是基本的代码示例,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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