pytorch如何导入__init__.py中已有的MinkowskiOps包

要导入`MinkowskiOps`包，可以按照以下步骤进行：

1. 确保你已经安装了Minkowski Engine库，可以使用`pip install MinkowskiEngine`安装。

2. 在你的代码中导入`MinkowskiOps`包：

from MinkowskiEngine import MinkowskiOps

3. 然后就可以使用`MinkowskiOps`中的函数和类了，例如：

op = MinkowskiOps.Convolution(...)

其中，`...`表示你需要传入的参数。具体可以参考Minkowski Engine的文档。

相关问题

pytorch显示在 '__init__.py' 中找不到引用 'Lambda'

在 PyTorch 中，Lambda 是一个可以在模型中使用的函数，它允许用户自定义操作。如果您在使用 PyTorch 时遇到了 “__init__.py 中找不到引用 Lambda” 的错误，可能是由于未正确导入 Lambda 导致的。

要解决此问题，请确保已正确导入 Lambda。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在代码中添加以下导入语句：

from torch.nn import Lambda

2. 确保您的 PyTorch 版本是最新的。可以通过运行以下命令来更新 PyTorch：

pip install --upgrade torch

3. 如果您仍然遇到问题，请尝试使用完整的导入语句：

import torch.nn.functional as F
Lambda = F.lambda_func

这将使用 PyTorch 的函数式接口中的 lambda_func 函数来定义 Lambda。

希望这些方法可以帮助您解决 PyTorch 中的 Lambda 导入问题。

pytorch中__init__

在PyTorch中，`__init__`是一个特殊的方法，它是一个类的构造函数，用于初始化类的实例。当创建一个新的对象时，`__init__`方法会被自动调用。

在PyTorch中，我们通常会定义一个类继承自`torch.nn.Module`，并在该类中定义`__init__`方法。在`__init__`方法中，我们可以初始化模型的参数、定义模型的层结构等。

下面是一个示例代码，展示了在PyTorch中如何使用`__init__`方法来初始化一个模型：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        output = self.softmax(x)
        return output

在上面的代码中，`MyModel`类继承自`nn.Module`类，并在`__init__`方法中定义了模型的层结构。在这个例子中，我们定义了两个全连接层(`nn.Linear`)和两个激活函数(`nn.ReLU`, `nn.Softmax`)。在`forward`方法中，我们定义了模型的前向传播逻辑。

通过这种方式，我们可以使用`MyModel`类创建一个模型实例，并对其进行训练和推断。