super(NetWork,self).__init__()

时间: 2024-06-15 10:03:31 浏览: 208
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super(NetWork, self).__init__()是Python中用于调用父类构造函数的一种方式。它在子类的构造函数中使用，以便在子类中可以继承并初始化父类的属性和方法。 具体来说，super()函数返回一个临时对象，该对象是父类的实例，通过该对象可以调用父类的方法。在调用super()函数时，需要传入两个参数：子类的类名和self对象。这样，super(NetWork, self)就表示调用NetWork类的父类的构造函数。 通过调用super(NetWork, self).__init__()，子类NetWork可以在初始化自己的属性之前，先调用父类的构造函数来完成父类的初始化工作。这样可以确保子类在使用父类的属性和方法时，能够正确地继承和使用。
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super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1) self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5) self.fc1 = nn.Linear...
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super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1) self.relu1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

其中，RBF 神经网络的参数由 RBFNetwork 类来定义，PID 控制器由 Pid 类来定义。在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 PID 控制器的误差作为 RBF 神经网络的输入，得到输出后再输入...

class HGMN(nn.Module): def __init__(self, args, n_user, n_item, n_category): super(HGMN, self).__init__() self.n_user = n_user self.n_item = n_item self.n_category = n_category self.n_hid = args.n_hid self.n_layers = args.n_layers self.mem_size = args.mem_size self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid)) self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) self.layers = nn.ModuleList() for i in range(0, self.n_layers): self.layers.append(GNNLayer(self.n_hid, self.n_hid, self.mem_size, 5, layer_norm=True, dropout=args.dropout, activation=nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))) self.pool = GraphPooling('mean') self.reset_parameters()

2. 在初始化方法中，通过调用 super(HGMN, self).__init__()，使用父类的初始化方法初始化该类。 3. 将传入的参数赋值给类的成员变量。 4. 使用 nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_...

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),

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...

class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT...

class srmLinear(nn.Linear): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, v_th: float = 1.0, taum: float = 5., taus: float = 3., taug: float = 2.5, weight_norm: bool = True, eps: float = 1e-5) -> None: super().__init__(in_features, out_features, bias) nn.init.orthogonal_(self.weight) self.taum = taum self.taus = taus self.taug = taug self.v_th = v_th self.epsw = None self.epst = None self.e_taum = 1. - 1. / taum self.e_taus = 1. - 1. / taus self.e_taug = 1. - 1. / taug self.linear_func = srmLinearFunc.apply if weight_norm: self.bn_weight = nn.Parameter(torch.ones(out_features)) self.bn_bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_features)) else: self.bn_weight = None self.bn_bias = None self.register_buffer('eps', torch.tensor([eps])) def forward(self, inputs: Tensor) -> Tensor: self.batch_reset(inputs) return self.linear_func( inputs, self.weight, self.bn_weight, self.bn_bias, self.eps, self.v_th, self.taum, self.taus, self.e_taug, self.epsw, self.epst ) def batch_reset(self, inputs: Tensor) -> None: if self.epsw is None or self.epsw.shape[0] != inputs.shape[1]: coefficient = self.taum / (self.taum - self.taus) # for i in range(inputs.shape[1]): self.epst = torch.FloatTensor([-self.e_taug ** (1 + i) for i in range(inputs.shape[1])]).to(inputs) self.epsw = torch.FloatTensor( [coefficient * (self.e_taum ** (1 + i) - self.e_taus ** (1 + i)) for i in range(inputs.shape[1])] ).to(inputs)

这是一个基于 PyTorch 实现的自适应脉冲编码神经网络（Adaptive Pulse-Coded Neural Network）中的线性层（Linear Layer）代码，其中引入了 Spike Response Model（SRM）的概念。SRM 是一种对神经元（Neuron）的响应...

class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)

self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5) self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self....

为以下代码添加注释class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 建立多层神经网络 nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model)

super().__init__() # 调用父类的构造函数 self.flatten = nn.Flatten() # 将输入的二维图像数据展平为一维数据 self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 定义一个多层神经网络，包含三个全连接层和两个ReLU...

解释以下代码class NeuralNetwork_new(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(1024,256), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork_new().to(device) print(model)

这段代码定义了一个名为NeuralNetwork_new的神经网络模型，它继承自PyTorch的nn.Module类。该模型包含一个nn.Flatten()层，这个层是用来将输入的二维图像数据展平为一维向量的。模型的主体部分是一个由四个全...

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 ...

class SparseNet(nn.Module): def __init__(self, sparsity_rate, mutation_rate = 0.5): super(SparseNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.sparsity_rate = sparsity_rate self.mutation_rate = mutation_rate self.initialize_masks() # <== 1.initialize a network with random mask def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = x @ (self.fc1.weight * self.mask1.to(x.device)).T + self.fc1.bias x = torch.relu(x) x = x @ (self.fc2.weight * self.mask2.to(x.device)).T + self.fc2.bias return x

在初始化函数__init__中，初始化了稀疏率(sparsity_rate)和变异率(mutation_rate)属性，并调用了initialize_masks函数来初始化网络的稀疏掩码。 在前向传播函数forward中，输入数据x首先被展平为形状...

super(BPNeuralNetwork4, self).__init__()

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。...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。

class Critic(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Critic, self).__init__() # Q1 network self.l1 = nn.Linear(obs_dim + action_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.l3 = nn.Linear(256, 1) # Q2 network self.l4 = nn.Linear(obs_dim + action_dim, 256) self.l5 = nn.Linear(256, 256) self.l6 = nn.Linear(256, 1) def forward(self, obs, action): x = torch.cat([obs, action], 1) # Q1 q1 = F.relu(self.l1(x)) q1 = F.relu(self.l2(q1)) q1 = self.l3(q1) # Q2 q2 = F.relu(self.l4(x)) q2 = F.relu(self.l5(q2)) q2 = self.l6(q2) return q1, q2

这段代码定义了一个 Critic 类，它继承自 parl.Model。Critic 类有两个神经网络，分别为 Q1 网络和 Q2 网络，用于估计状态和动作的 Q 值。Q1 网络和 Q2 网络的输入都是状态和动作的拼接，并且都有两个隐藏层和一个...

将以下代码改成残差卷积网络class EmbeddingOmniglot(nn.Module): ''' In this network the input image is supposed to be 28x28 ''' def __init__(self, args, emb_size): super(EmbeddingOmniglot, self).__init__() self.emb_size = emb_size self.nef = 64 self.args = args # input is 1 x 28 x 28 self.conv1 = nn.Conv2d(1, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (nef) x 14 x 14 self.conv2 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (1.5*ndf) x 7 x 7 self.conv3 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 5 x 5 self.conv4 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 3 x 3 self.fc_last = nn.Linear(3 * 3 * self.nef, self.emb_size, bias=False) self.bn_last = nn.BatchNorm1d(self.emb_size) def forward(self, inputs): e1 = F.max_pool2d(self.bn1(self.conv1(inputs)), 2) x = F.leaky_relu(e1, 0.1, inplace=True) e2 = F.max_pool2d(self.bn2(self.conv2(x)), 2) x = F.leaky_relu(e2, 0.1, inplace=True) e3 = self.bn3(self.conv3(x)) x = F.leaky_relu(e3, 0.1, inplace=True) e4 = self.bn4(self.conv4(x)) x = F.leaky_relu(e4, 0.1, inplace=True) x = x.view(-1, 3 * 3 * self.nef) output = F.leaky_relu(self.bn_last(self.fc_last(x))) return [e1, e2, e3, output]

super(ResidualBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_...

class RNN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, input): output = input + 1 return output Network = RNN() x = torch.tensor(1) out = RNN(x) print(out)为什么报错TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

这是因为在创建 RNN 实例时，没有传入任何参数，但是在调用 RNN 实例时，传入了一个参数，导致参数数量不匹配，从而报错。正确的方式是将 x 作为参数传入 Network 实例中，即 out = Network(x)。

class LWLActor(BaseActor): """Actor for training the LWL network.""" def __init__(self, net, objective, loss_weight=None, num_refinement_iter=3, disable_backbone_bn=False, disable_all_bn=False): """ args: net - The network model to train objective - Loss functions loss_weight - Weights for each training loss num_refinement_iter - Number of update iterations N^{train}_{update} used to update the target model in each frame disable_backbone_bn - If True, all batch norm layers in the backbone feature extractor are disabled, i.e. set to eval mode. disable_all_bn - If True, all the batch norm layers in network are disabled, i.e. set to eval mode. """ super().__init__(net, objective) if loss_weight is None: loss_weight = {'segm': 1.0} self.loss_weight = loss_weight self.num_refinement_iter = num_refinement_iter self.disable_backbone_bn = disable_backbone_bn self.disable_all_bn = disable_all_bn def train(self, mode=True): """ Set whether the network is in train mode. args: mode (True) - Bool specifying whether in training mode. """ self.net.train(mode)

这是一个用于训练LWL网络的Actor类。...即将其设置为eval模式）和disable_all_bn（如果为True，则禁用网络中的所有批归一化层，即将其设置为eval模式）。 在该类中，train方法用于设置网络是否处于训练模式。...

super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'model/topo_based'

5. If you are running your code on a network drive or in a shared folder, check if you have the necessary permissions to access the file. 6. If you are using a virtual environment, make sure that the...

# 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.fc1=nn.Linear(3,10) self.fc2=nn.Linear(10,1) def forward(self, x): x=self.fc1(x) x=torch.relu(x) x=self.fc2(x) return x net = Net()此处运用的是什么模型

这是一个简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也可以称为多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）模型。它包含两个全连接层，其中第一个层有10个隐藏单元，第二个层输出一个标量值。输入维度为3，...

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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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小栗子源码2.9.3版本发布

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