super和extend

时间: 2023-11-11 07:58:32 浏览: 32
`super` 和 `extend` 都是面向对象编程中的关键字。 `super` 是一个指向父类(或超类)的指针,可以用来调用父类的方法或属性。通过 `super`,我们可以在子类中使用父类的构造函数和方法,以达到代码复用的目的。 例如,在子类中调用父类的构造函数: ```python class Animal: def __init__(self, name): self.name = name class Cat(Animal): def __init__(self, name, color): super().__init__(name) self.color = color ``` 在上述代码中,`Cat` 类继承自 `Animal` 类。在 `Cat` 类的构造函数中,我们通过 `super().__init__(name)` 调用了父类 `Animal` 的构造函数,以初始化 `name` 属性。 `extend` 则是用来扩展一个类的功能,通常是通过继承来实现。当一个类继承自另一个类时,它可以获得父类的属性和方法,并且可以在此基础上添加新的属性和方法。 例如: ```python class Animal: def __init__(self, name): self.name = name def say_hello(self): print("Hello, I'm an animal.") class Cat(Animal): def __init__(self, name, color): super().__init__(name) self.color = color def say_hello(self): print("Hello, I'm a cat.") def catch_mouse(self): print("I'm catching a mouse.") ``` 在上述代码中,`Cat` 类继承自 `Animal` 类,并且添加了新的方法 `catch_mouse`。同时,`Cat` 类重写了父类 `Animal` 的方法 `say_hello`,以改变输出的内容。这样,`Cat` 类就扩展了 `Animal` 类的功能。

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return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望,如果不满足,则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时,label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步,所以无需 reshape,直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

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