classname = m.__class__.__name__

这段代码的意思是获取变量m的类名。使用Python内置的__class__属性可以获取对象所属的类，而__name__属性可以获取类的名称。因此，m.__class__.__name__可以获取变量m的类名。

相关问题

def _weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)

这是一个用于初始化神经网络权重的函数。它使用了kaiming_normal_初始化方法，对线性层(nn.Linear)和三维卷积层(nn.Conv3d)的权重进行初始化。在这个函数中，首先获取了当前模块的类名(classname)，然后判断当前模块是否属于线性层或三维卷积层。如果是的话，就使用kaiming_normal_方法对权重进行初始化。

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

这段代码定义了一个函数weights_init，该函数用于对神经网络模型的权重进行初始化。让我来解释一下这段代码的逻辑：

该函数采用一个输入参数m，表示输入的神经网络模型或其子模块。

首先，代码通过m.__class__.__name__获取m的类名，即获取m所属的类的名称。

接下来，代码使用find函数在类名中查找关键字'Linear'。如果找到了'Linear'关键字，说明当前模块是线性层（全连接层），则进入第一个条件块。

在第一个条件块内部，代码使用normal_函数为当前线性层的权重m.weight.data进行初始化。这里使用了正态分布（均值为0，标准差为0.02）来初始化权重。

然后，代码使用fill_函数为当前线性层的偏置项m.bias.data进行初始化，将其填充为0。

如果在类名中找到了'BatchNorm'关键字，说明当前模块是批归一化层（Batch Normalization），则进入第二个条件块。

在第二个条件块内部，代码使用normal_函数为当前批归一化层的权重m.weight.data进行初始化。这里同样使用了正态分布（均值为1，标准差为0.02）来初始化权重。

然后，代码使用fill_函数为当前批归一化层的偏置项m.bias.data进行初始化，将其填充为0。

通过这样的权重初始化过程，可以帮助神经网络模型在初始阶段更好地学习到数据的特征，并提高模型的训练效果。