self.param()

在给定的代码中，self.param_groups是一个Optimizer类的实例变量，用于存储参数组的列表。这个变量会在Optimizer类的构造函数中初始化为空列表，并在后续的代码中通过调用self.add_param_group()方法来向其中添加参数组。

在构造函数中，首先会判断传入的参数params是否为一个torch.Tensor对象，如果是，则会抛出一个TypeError异常。接着会初始化self.state为一个defaultdict(dict)对象，用于存储优化器状态信息。然后，将params转换为一个列表param_groups，并判断列表长度是否为0，如果是，则会抛出一个ValueError异常。接着，判断param_groups是否为一个字典对象，如果不是，则会将param_groups封装为一个字典。最后，通过遍历param_groups列表，调用self.add_param_group()方法来将每个参数组添加到self.param_groups列表中。

综上所述，self.param_groups是一个用于存储参数组的列表，在Optimizer类的构造函数中通过调用self.add_param_group()方法将参数组添加到其中。

相关问题

self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1

这段代码的作用是将输入的神经网络层结构存储在实例变量 `self.layers_strcuture` 中，并计算出神经网络的总层数并存储在实例变量 `self.layers_num` 中。同时，由于输入的层结构中包含输入层，因此需要将其排除在计算参数层数的范围之外，所以将总层数减去1并存储在实例变量 `self.param_layers_num` 中。

# 定义父类 class initial(object): def __init__(self): print ('This print is from initial object') # 定义父类参数 self.param = 3 # 定义父类函数 def func(self): return 1 # 定义子类 class new(initial): def __init__(self): print ('This print is from new object') # 打印子类函数值 print (self.func()) # 执行父类初始化函数 super(new, self).__init__() # 打印父类参数值 print(self.param) self.param = 4 # 定义子类函数 def func(self): return 2 if __name__ == '__main__': new()

这段代码的作用是定义一个父类 initial 和一个子类 new，其中子类 new 继承了父类 initial。在子类 new 的初始化函数中，先打印出子类函数值，然后调用了父类的初始化函数，并打印出了父类参数值。最后修改了子类参数的值。同时，子类 new 重写了父类函数 func，返回了一个不同的值。

在主程序中创建了一个子类 new 的实例，会先打印出子类函数值和子类初始化函数中的 print 语句，然后执行父类初始化函数并打印出父类参数值。最后再修改子类参数的值。