super(BPNeuralNetwork4, self).__init__()
时间: 2023-11-28 11:06:26 浏览: 37
这行代码是Python中使用 super() 函数来调用父类的构造方法,从而在子类中继承父类的属性和方法。在这行代码中,`BPNeuralNetwork4`是当前子类的名称,`self`表示当前对象,而`__init__()`则表示构造方法。通过 `super(BPNeuralNetwork4, self).__init__()`,子类可以调用父类的构造方法,从而继承父类的属性和方法。
相关问题
super().__init__()和super(deblurNet,self).__init__()区别
`super().__init__()`和`super(deblurNet,self).__init__()`都是调用父类的构造函数,但是它们的实现方式略有不同。
`super().__init__()`是使用不带参数的`super()`函数来调用父类的构造函数,这种方式比较简洁,不需要显式地指定当前类的名称和对象。
`super(deblurNet,self).__init__()`则是显式地指定当前类的名称和对象,使用带参数的`super()`函数来调用父类的构造函数。其中,`deblurNet`是当前类的名称,`self`是当前类的对象。
总的来说,使用`super().__init__()`比较简洁,并且不需要显式地指定当前类的名称和对象,但是如果需要在多重继承的情况下调用指定的父类构造函数,就需要使用带参数的`super()`函数。
class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),
您好!对于这段代码,它定义了一个名为 NeuralNetwork 的类,该类是 nn.Module 的子类。在 __init__ 方法中,它初始化了类中的两个属性:flatten 和 linear_relu_stack。
flatten 是一个 nn.Flatten 实例,用于将输入的二维图像数据展平为一维向量。linear_relu_stack 是一个 nn.Sequential 实例,它包含了一系列的线性层和激活函数。
具体来说,在 linear_relu_stack 中,有一个线性层 nn.Linear,该层将输入的特征数从 28 * 28(输入图像的大小)映射到 512。这个线性层会将输入的每个像素都连接到输出中的每个神经元,并且每个连接都有一个可学习的权重。
此外,还可以在 linear_relu_stack 中添加其他的线性层和激活函数来构建更复杂的神经网络结构。
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