class ReflectionNetwork(nn.Module):
def __init__(self, model):
super(ReflectionNetwork, self).__init__()
self.model = model
super(ReflectionNetwork, self).init():
首先找到ReflectionNetwork的父类(比如是类nn.Module),然后把类ReflectionNetwork的对象self转换为类nn.Module的对象,然后“被转换”的类nn.Module对象调用自己的init函数
这是对继承自父类的属性进行初始化。而且是用父类的初始化方法来初始化继承的属性。
也就是说,子类继承了父类的所有属性和方法,父类属性自然会用父类方法来进行初始化。
本文详细解析了在PyTorch中定义的ReflectionNetwork类的初始化过程。通过super()函数调用父类nn.Module的初始化方法,确保了子类能够正确地继承并初始化父类的所有属性。这种初始化方式是神经网络模型构建中的常见实践。
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